Senior SAS/Python Model Validation and Modernization Developer

🕒 il y a 13 jours

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

💵 $85 000 - $95 000 / an

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🔙 Ingénieur Back-end

👻 Score fantôme 0%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Dynamo Technologies, LLC

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201 - 500 employés

Fondée en 2012

💼 Conseil

🏛️ Gouvernement

🔒 Cybersecurity

Consulting • Government • Cybersecurity

Dynamo Technologies, LLC est une entreprise de technologie et de contrats gouvernementaux qui fournit des services de transformation numérique et des services informatiques axés sur la mission pour les clients du secteur public. L'entreprise allie conception centrée sur l'humain, pratiques agiles et DevOps, développement No Code/Low Code, cybersécurité, analyse de données et support programmatique pour moderniser les opérations gouvernementales et soutenir les programmes du DoD et fédéraux. Dynamo investit également dans la R&D et les initiatives d'IA, s'associe avec des entreprises de science des données et fournit des services de planification de programme, de recherche, de finance et d'ingénierie pour offrir des solutions sécurisées et centrées sur l'utilisateur à grande échelle.

Description

• Test, validate, and analyze statistical, predictive, and analytical models • Evaluate model performance and assess the impact of parameter, assumption, and business-rule changes • Conduct scenario analysis, sensitivity testing, and what-if simulations • Analyze algorithms, calculations, and methodologies to identify optimization and improvement opportunities • Review existing SAS applications, scripts, and macros and develop migration strategies to Python • Convert SAS code, workflows, and analytical processes into maintainable Python solutions • Compare and validate SAS and Python outputs for functional equivalency and accuracy • Develop automated testing frameworks and validation processes for migrated applications • Perform data analysis and investigate anomalies, inconsistencies, and unexpected model behavior • Create technical documentation, validation reports, migration plans, and process diagrams • Collaborate with business stakeholders, statisticians, developers, and project teams • Support modernization initiatives and continuous improvement of analytical systems and processes

🎯 Exigences

• 4+ years of experience developing analytical solutions using SAS and Python • Strong experience with SAS Base Programming, SAS Macros, and SAS analytical workflows • Strong Python programming skills, including Pandas, NumPy, and SQL • Experience testing, validating, and analyzing statistical or predictive models • Experience conducting model performance evaluations and impact analyses • Experience migrating SAS applications, scripts, or workflows to Python • Strong understanding of algorithms, data analysis, and quantitative methodologies • Excellent analytical, troubleshooting, and problem-solving skills • Strong communication and documentation skills • Ability to work independently and as part of a team • U.S. Citizenship required • Bachelor's degree in Computer Science, Data Science, Statistics, Mathematics, Engineering, Information Technology, or related field • Ability to obtain a Public Trust clearance • Nice to have: Previous experience supporting the U.S. Census Bureau or other federal statistical agencies • Nice to have: Active or previously held Census Bureau suitability determination, Public Trust, Secret Clearance, or equivalent federal clearance • Nice to have: Experience with survey processing systems, demographic analysis, economic statistics, or federal statistical programs • Nice to have: Experience with machine learning frameworks such as Scikit-Learn, XGBoost, or TensorFlow • Nice to have: Experience with cloud platforms such as AWS, Azure, or Google Cloud • Nice to have: Familiarity with Git, CI/CD pipelines, and containerized environments • Nice to have: Experience with SAS Viya and modern analytics platforms

🏖️ Avantages

• No travel requirement • Equal Opportunity employer

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