Căutăm un Data Scientist senior sau mid-senior, cu experiență reală în analiză de date complexe, cercetare aplicată și interpretarea rezultatelor dincolo de simpla rulare a unor modele.

Candidatul ideal este o persoană care poate lucra la intersecția dintre data science, statistică, procesare de semnal biomedical, psihologie cognitivă și educație, având capacitatea de a transforma date aparent greu de interpretat în concluzii clare, validate și utile.

Ne dorim pe cineva care înțelege că într-un astfel de proiect nu este suficient să „găsești corelații”, ci trebuie să știi să separi semnalul real de zgomot, să eviți concluziile forțate și să construiești o metodologie de analiză solidă.

Candidatul potrivit are experiență cu seturi de date provenite din surse multiple: rezultate la teste, timp de răspuns, date comportamentale, date fiziologice, date EEG, EKG/ECG, HRV, eye-tracking sau alți senzori biometrici. Nu este obligatoriu să fi lucrat cu toate aceste tipuri de date, dar este important să aibă deschidere și capacitatea tehnică de a învăța rapid particularitățile lor.

Este important să aibă o bază solidă în statistică aplicată, machine learning, analiză exploratorie, modelare predictivă și validarea ipotezelor. Avem nevoie de o persoană care știe să pună întrebări corecte înainte să caute răspunsuri în date.

Căutăm un Data Scientist / Research Data Analyst cu experiență pentru un proiect de cercetare interdisciplinar aflat la intersecția dintre educație, neuroștiințe aplicate, analiză biometrică și tehnologie. Proiectul urmărește să înțeleagă cum pot fi optimizate procesele de învățare prin corelarea datelor educaționale cu date fiziologice și comportamentale, colectate prin teste, chestionare, timp de răspuns, EEG, EKG/ECG, HRV, eye-tracking sau alți senzori biometrici. Scopul este identificarea unor pattern-uri relevante între atenție, stres, oboseală cognitivă, retenție și performanța în procesul de învățare.

Persoana selectată va fi responsabilă de structurarea, curățarea, integrarea și analiza seturilor de date provenite din surse multiple, precum teste educaționale, chestionare, senzori biometrici și aparatură medicală. Rolul implică dezvoltarea de modele statistice și predictive, aplicarea metodelor de machine learning, analiză exploratorie, clustering, clasificare, regresie sau time-series analysis, precum și identificarea corelațiilor dintre indicatorii fiziologici și performanța educațională. De asemenea, candidatul va contribui la formularea ipotezelor de cercetare, validarea rezultatelor, realizarea de dashboard-uri, rapoarte, vizualizări și documentarea metodologiei de analiză.

Oferim oportunitatea de a contribui la un proiect inovator, cu aplicabilitate reală în educație și tehnologie, acces la date complexe și rare, precum și colaborarea cu o echipă interdisciplinară din zona de educație, medicină, tehnologie și cercetare. Rolul oferă flexibilitate în modul de colaborare, posibilitatea de implicare part-time, project-based sau pe termen lung, libertate de contribuție metodologică și tehnică, precum și oportunitatea de a participa la dezvoltarea unor produse educaționale bazate pe date reale, rapoarte de cercetare, granturi sau publicații științifice.