Deskripsi Pekerjaan
PT Telkom Indonesia (Divisi Digital Hub) mencari Data Scientist Senior untuk bergabung dengan tim data inovatif kami di Jakarta Selatan. Anda akan bekerja sama dengan tim cross-fungsional untuk mengembangkan solusi berbasis data yang mendukung strategi bisnis Telkom, termasuk optimasi jaringan telekomunikasi, personalisasi layanan pelanggan, dan analisis churn.
Peran ini menawarkan kesempatan untuk bekerja dengan dataset besar (big data) dari jutaan pelanggan Telkom, serta mengimplementasikan model machine learning (ML) ke lingkungan produksi. Anda juga akan mendapatkan akses ke pelatihan terbaru dan fasilitas kerja premium di kawasan bisnis Kuningan.
Tanggung Jawab
- Mengembangkan dan memelihara model machine learning untuk analisis churn pelanggan, optimasi jaringan, dan personalisasi layanan telekomunikasi
- Mengekstrak, membersihkan, dan menganalisis dataset besar dari berbagai sumber internal (sistem CRM, jaringan) dan eksternal (data pasar)
- Berkolaborasi dengan tim produk, pemasaran, dan operasional untuk mengidentifikasi masalah bisnis dan merancang solusi berbasis data
- Membuat laporan analisis dan visualisasi data yang interaktif dan mudah dipahami oleh pemangku kepentingan non-teknis
- Mengoptimalkan pipeline data untuk meningkatkan efisiensi pengolahan data dan akurasi analisis
- Memantau performa model ML yang berjalan di produksi dan melakukan pembaruan atau tuning jika diperlukan
Kualifikasi
- Gelar Sarjana (S1) atau Magister (S2) dalam Ilmu Komputer, Statistika, Matematika, Sistem Informasi, atau bidang terkait dari universitas terakreditasi
- Pengalaman kerja minimal 3 tahun sebagai Data Scientist dengan proyek nyata di bidang telekomunikasi, e-commerce, fintech, atau industri berbasis data lainnya
- Mahir dalam bahasa pemrograman Python (menguasai library Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch) dan SQL untuk pengolahan dan query data
- Memahami konsep dan alat big data (Hadoop, Apache Spark) serta alat visualisasi data (Tableau, Power BI, atau Seaborn/Matplotlib)
- Kemampuan analisis statistik yang kuat dan kemampuan untuk menerjemahkan masalah bisnis menjadi tugas analisis data yang jelas
- Pengalaman dalam mengelola pipeline data dan menerapkan model ML ke lingkungan produksi (MLOps dasar) adalah nilai tambah yang signifikan