Data Scientist

🕒 il y a 6 mois

☕ Washington – Distant

☕ Washington – Remote

⏳ Contrat

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Score fantôme 69%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.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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SpaceBound, Parent Company of SpaceBound Solutions

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11 - 50 employés

Fondée en 1987

💼 Conseil

🔒 Cybersecurity

Consulting • Cybersecurity

Depuis 1987, SpaceBound, Inc. (société mère de SpaceBoundSolutions.com et autres) s'engage à fournir les services informatiques, les solutions et les produits technologiques essentiels pour maintenir les entreprises, les agences gouvernementales et les écoles opérationnelles 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.\n\nNous simplifions les services et solutions informatiques\n\nLes services informatiques gérés de SpaceBound Solutions vous permettent de sous-traiter les services et solutions informatiques dont vous avez besoin afin que vous puissiez vous concentrer sur votre mission principale. Nous veillons à ce que vos données soient protégées et nous éliminons le stress lié à la gestion de votre infrastructure informatique en interne.\n\nNous offrons des services informatiques rentables et alignons la technologie sur les besoins de votre organisation.\n\nDu support de bureau à la conception et à la mise en œuvre d'une infrastructure informatique améliorée, SpaceBound Solutions dispose des ressources nécessaires pour prendre soin de nos précieux clients.\n\nNous proposons : Évaluations, Configuration et Installation, Reprise après sinistre/Sauvegarde, Gestion des appareils mobiles, Revue de réseau, Réparation sur site, Évaluations de sécurité et Infrastructure sans fil.\n\nNous offrons également des services de sécurité physique tels que des systèmes de surveillance, interphone vidéo, gestion des entrées de bâtiments, contrôle des portes et accès, sécurité contre le vol, pendentifs GPS médicaux, capteurs environnementaux : Détection de coups de feu – plus, Câblage structuré.\n\nSpaceBound a figuré sur la liste « Inc. 5000 » du magazine en 2020: La liste annuelle est le classement prestigieux des entreprises privées à la croissance la plus rapide du pays. C'était la sixième fois depuis 2009 que SpaceBound était reconnue comme l'une des entreprises privées à la croissance la plus rapide aux États-Unis.

Description

• Apply knowledge of advanced analytic algorithms and technologies (e.g., machine learning, deep learning, artificial intelligence) to deliver better predictions and/or intelligent automation that enables smarter business decisions, improved customer experience, and drive productivity. • Use in-depth knowledge of the data science and AI landscape and hands-on expertise to implement solutions in production environments. • Shape advanced conceptual thinking to solve complex or novel situations that have never been dealt with before. • Select and use the appropriate statistical tests and machine learning methods to examine business hypotheses. • Create and mine datasets in Google BigQuery and other company data sources to support analyses. • Work with stakeholders in the organization to identify opportunities for leveraging analysis that drives business solutions. • Explore new technologies to enhance the Data and Analytics team’s data ecosystem. • Aid in the development of best practices used in business metrics analysis. • Support process improvement discussions with stakeholders informed by analytical insights. • Participate in business partner-facing presentations and meetings as needed. • Support a team of analysts in maintaining the data quality and governance of new and existing data sources and pipelines.

🎯 Exigences

• Bachelor’s / Master’s degree / Ph.D. in Computer Science, Mathematics, Physics, Engineering, Statistics, or other quantitative disciplines and/or equivalent experience. • Typically, 3+ years of relevant experience and/or certification in a related field of study or an equivalent combination of education and experience. • Experience in data-driven insight development and decision making. • In-depth experience using machine learning algorithms. • Strong coding skills. • Experience with deploying models into production with formal MLOps frameworks. • Experience with distributed computing languages (e.g., Hive / Hadoop/ Spark) & cloud technologies (e.g., AWS Sagemaker, AzureML). • Experience with programming languages (e.g., SQL, Python, R, SAS, SPSS, Perl) and machine learning /deep learning algorithms/packages (e.g., XGBoost, H2O, SparkML, Huggingface). • Collaboration & team skills; with a focus on cross-group collaboration.