Principales entreprises qui embauchent des data scientists en Inde
Publié: 2018-08-20Cet article a été initialement publié sur le blog CutShort.
Les data scientists sont très demandés. Et pourquoi pas - chaque entreprise cherche aujourd'hui à appliquer la science des données pour remonter la chaîne de valeur et offrir des emplois de Data Scientists en Inde. Ce bruit signifie également que si vous êtes un data scientist, il est difficile d'identifier les meilleures entreprises et startups qui embauchent pour des emplois de data scientists en Inde. Et le salaire de la science des données en Inde a augmenté de façon exponentielle au cours des dernières années.
Alors ne cherchez pas plus loin. Cet article contiendra toujours une liste complète des meilleures entreprises et startups qui embauchent pour des emplois en science des données en Inde.
Table des matières
Voici une liste d'entreprises d'analyse de données en Inde qui embauchent des scientifiques des données :
Technologies d'affaires
Busigence est une société d'intelligence de données qui fabrique des produits de données de pointe qui aident à augmenter les capacités de décision des personnes. Ils ont conçu un système intelligent d'auto-apprentissage-libre-service. Au cours des 6 dernières années, ils ont lancé 3 produits, à savoir EmmoQ, Robonate & Humanizer.
Lancé en 2012, Busigence a son siège social à Chicago avec un centre indien à Bengaluru. Elle a été fondée par Pranav & Prashant qui étaient animés par une simple pensée "L'information n'est pas la connaissance et la connaissance n'est pas la sagesse".
Voici une vidéo dans laquelle Pranay, fondateur et PDG de Busigence Technologies, parle de ce qu'il recherche chez un candidat lorsqu'il propose des emplois de Data Scientists aux débutants et aux professionnels.
Pourquoi les emplois en science des données sont-ils en forte demande ?
Heureux
Happay a été fondée en 2012 avec la vision que payer quelqu'un devrait être aussi simple que d'envoyer un SMS. Happay a rapidement fait une incursion dans la gestion des dépenses d'entreprise car ils ont trouvé que c'était un problème plus important à résoudre.
Happay est aujourd'hui l'une des principales sociétés de gestion des dépenses en Inde. Il fournit des solutions automatisées pour la gestion de la petite caisse, la gestion des voyages et des dépenses, les cartes prépayées pour les dépenses professionnelles, les cartes de dépenses internationales et plus encore.
L'équipe de recrutement chez Happay préfère les candidats qui maîtrisent la programmation R, Python, PostgreSQL, MySQL, le développement de la conception de bases de données et les techniques de segmentation.
Sigmoïde
Sigmoid est l'une des sociétés Big Data basées sur les produits à la croissance la plus rapide en Inde. Il vise à aider les entreprises à prendre une décision basée sur les données grâce à des informations ultra rapides à l'échelle du pétaoctet.
Sigmoid a été fondée en 2013 et est devenue un acteur clé dans le domaine de l'analyse avancée. Elle est adossée au capital de Sequoia, à des professionnels expérimentés et à des conseillers.
Travailler en tant que data scientist chez Sigmoid est une excellente expérience d'apprentissage car vous travaillez avec des techniciens de pointe, des conférenciers lors de conférences Apache et des pionniers du Big Data. Des organisations de premier plan dans les secteurs verticaux de l'industrie utilisent actuellement la plate-forme de Sigmoid en production pour créer des histoires de réussite.
Qu'est-ce que la science des données ? Qu'est-ce qu'un Data Scientist ? Qu'est-ce qu'Analytics ?Laboratoires Walmart
Walmart Labs est une société privée basée à Mountain View, en Californie. Walmart aide les gens du monde entier à économiser de l'argent et à mieux vivre, n'importe quand et n'importe où.
Walmart Labs à Bengaluru fait partie de l'équipe Global Data and Analytics Platforms (GDAP) de Walmart, également située au Brésil et aux États-Unis. Il fournit une infrastructure de base de données, un portail de visualisation, une plate-forme ML, une plate-forme client et des produits de science des données qui font partie des plates-formes et des services de base qui animent les activités de Walmart.
Le groupe développe également des produits analytiques pour plusieurs secteurs verticaux tels que la chaîne d'approvisionnement, la tarification, le client, les RH, etc. Travailler à grande échelle est le rêve de tout data scientist, n'est-ce pas ?
Quantiphi Inc
Quantiphi Inc a été fondée en 2013 avec la conviction que l'IA et le ML, étant de nature transformatrice, créeront le prochain gain quantique dans l'expérience client et l'économie unitaire des entreprises.
Bientôt, elle est devenue une société de logiciels et de services Data Science et ML qui définit sa catégorie. Quantiphi s'est concentré sur l'aide aux organisations pour traduire les grandes promesses du Big Data et du ML en un impact commercial quantifiable. Quantiphi aide ses clients à trouver la valeur cachée des données grâce à un mélange unique de sens des affaires, de big data et de ML.
En règle générale, nous avons vu que Quantiphi recherche des personnes compétentes en ML, R, Tableau, Python (SciPy, NumPy), SAS et Mahout. De plus, il est important de savoir que Quantiphi n'embauche que dans des collèges de niveau 1 (IIT, NIT, BITS, REC, ISI, BIT, IISC, IIIT, etc.).
Comment puis-je trouver des mentors pour la science des données ?Mate Labs
Les laboratoires Mate ont créé un produit - Mateverse qui permet aux débutants en science des données d'utiliser facilement ML dans leurs projets et applications. Fondamentalement, ils ont rendu l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur accessibles à tous.

Avec l'interface simple de Mateverse, les utilisateurs peuvent créer et former des modèles qui peuvent facilement être implémentés dans leur programme à l'aide de quelques appels d'API. Ils résolvent un problème unique de sélection d'algorithmes et d'hyperparamètres.
Nous avons observé que Mate Labs préfère embaucher les professionnels de la science des données qui sont forts en ML (régression (MUST), classification, clustering), Scikit-learn, Keras, Tensorflow, Pandas, Numpy et ARIMA (prévision de séries chronologiques).
Tracxn
Fondée en 2013, Tracxn est une société financée basée à Bengaluru. Elle compte actuellement plus de 250 employés. Il a pour mission de créer la plus grande équipe d'analystes au monde qui suit les startups pour les sociétés de capital-risque, les banques d'investissement, les développements d'entreprise et les universités.
Il aide les VC et les investisseurs en suivant et en analysant les startups dans plus de 230 secteurs couvrant les applications d'entreprise, la vente au détail, l'AdTech, les sciences de la vie HealthTech, la FinTech, l'énergie et plus encore.
Couture
Couture est une plateforme d'IA personnalisée qui aide les plus grandes entreprises mondiales à mettre en œuvre des produits ciblés verticaux spécifiques en s'appuyant sur leurs innovations en attente de brevet en matière de ML et d'apprentissage en profondeur.
Des entreprises comme Reliance Jio et plusieurs détaillants européens ont déjà autorisé leur produit à offrir des expériences personnalisées en temps réel à leurs plus de 200 millions d'utilisateurs finaux.
Shobhit Agarwal, Co-fondateur & CTO- Couture.ai recherche activement des personnes intelligentes en science des données ayant une expertise dans Tensorflow, Spark, Kafka, Kubernetes, ElasticSearch/Solr, Druid ou Statistiques/innovations mathématiques.
Crédit Watch
Crediwatch fournit une intelligence amplifiée pour les entreprises et les entreprises en utilisant l'apprentissage automatique (ML), la PNL et la visualisation de données. Crediwatch est essentiellement une banque de données en ligne qui utilise des techniques de calcul avancées pour vous donner des informations en temps réel sur un client, un concurrent ou un fournisseur.
Crediwatch a reçu des distinctions dans le défi Citibank Tech4Integrity (mondial), l'accélérateur Barclays Rise et Tech30 par YourStory pour n'en nommer que quelques-uns.
Nous avons vu que Crediwatch préfère embaucher des personnes qui maîtrisent la programmation R, Python, TensorFlow et NLP.
5 raisons pour lesquelles les spécialistes du marketing devraient investir dans le développement des compétences en matière de donnéesCi-dessus est mentionnée la liste des sociétés d'analyse de données en Inde qui s'efforcent d'atteindre l'objectif de doter leurs entreprises d'une équipe de scientifiques des données qui comprend une grande variété de domaines. L'un des domaines de cet aspect est l'emploi de Data Scientists en Inde. Maîtrisez l'analyse avec nous à UpGrad et atteignez les meilleures entreprises d'analyse de données en Inde ou les meilleures entreprises d'apprentissage automatique en Inde. Les plus grands requins (énormes entreprises technologiques) de cette industrie essaient continuellement de réduire les coûts et de faire rapport aux dirigeants. Et cette tâche particulière ne peut être effectuée qu'avec l'aide d'un analyste car il fournit une analyse statistique qui comprend l'entreposage de données, l'exploration de données, l'analyse cloud, l'analyse marketing et bien d'autres. Il existe un nombre considérable d'opportunités, car les emplois de Data Scientists pour les étudiants de première année en Inde sont en plein essor.
Apprenez des cours de science des données dans les meilleures universités du monde. Gagnez des programmes Executive PG, des programmes de certificat avancés ou des programmes de maîtrise pour accélérer votre carrière.
Emballer!
Il s'agissait donc des ouvertures tendances pour les entreprises qui embauchent des scientifiques des données répertoriés sur CutShort - vous pouvez directement postuler pour connecter les équipes de recrutement respectives. Pour en savoir plus sur la science des données, consultez le programme de diplôme PG en science des données proposé par IIIT-Bangalore et UpGrad.
Quels sont les aspects les plus difficiles des tâches quotidiennes d'un data scientist ?
Les scientifiques des données sont confrontés à des obstacles importants dans les opérations quotidiennes, qui nécessitent une grande capacité de réflexion critique, de prise de décision et d'analyse. L'une des étapes les plus importantes est l'analyse d'un problème et la création d'une solution pour définir chaque composant du problème rencontré lorsque vous travaillez en tant que data scientist.
La science des données est-elle une meilleure option que le génie logiciel ?
Machine learning, algorithmes, big data, data mining, SQL (Structured Query Language) et outils analytiques sont autant de compétences que les data scientists doivent maîtriser. Pour une meilleure compréhension de leur profession, un scientifique des données nécessite une connaissance approfondie des mathématiques, de la collecte de données et de l'analyse. L'expertise et la formation aux langages de programmation, aux outils de construction et de configuration sont requises par les ingénieurs en logiciel. Le génie logiciel n'est ni plus difficile ni plus simple que la science des données. Opérer dans les deux domaines nécessite un ensemble distinct de capacités. Un data scientist sera jugé sur la base de sa maîtrise de l'outil. Les compétences dans le domaine et les capacités de communication, entre autres, seront remises en question. Les capacités d'ingénierie logicielle et de programmation d'un ingénieur de données seront d'abord mises à l'épreuve. Comprenez les nombreuses subtilités qui seront attendues dans votre travail et alors seulement vous pourrez planifier en conséquence.
Quels sont les conseils pour réussir un entretien avec un data scientist ?
La première chose que vous devez savoir est que l'écosystème de la science des données est composé de nombreux emplois différents. Un scientifique des données n'est qu'une partie du succès d'un projet de science des données. L'étape suivante consiste à se renseigner sur les capacités nécessaires pour ces postes. Pour un poste d'ingénieur de données, vous devez avoir une solide expérience en Python et en génie logiciel, ainsi que d'excellentes capacités de communication.
Créez un CV solide avant de commencer votre recherche d'emploi. Assurez-vous que votre CV représente les capacités techniques requises pour le poste. Créez différents CV pour différents postes. Prolongez votre recherche d'emploi une fois votre CV terminé.
La pensée structurée, le raisonnement analytique et logique, les capacités de résolution d'énigmes, l'expertise en programmation et les techniques d'apprentissage automatique, entre autres, seront utilisés pour vous évaluer. Assurez-vous d'être bien préparé et confiant lorsque vous partez.