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Architect experience, Discovery, Leading Requirements Gathering with client, Art of the Possible, Pharma Forecasting experience a plus.
Proficient in Transformer-based time series models, such as Temporal Fusion Transformer, DeepAR;
Extensive experience with ARIMA, SARIMA, VAR, and Bayesian time series models.;
Skilled in techniques for multi-horizon time series forecasting.
Proficiency in Python and/or R, with a strong focus on time series libraries (e.g., statsmodels, prophet, gluonts, darts) and TensorFlow and PyTorch.
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