我们正在推动一个更清洁、更明亮的未来。
埃克森能源公司正在引领能源转型，我们呼吁所有解决问题的人、创新者、社区建设者和变革者加入我们。与我们一起提供解决方案，使我们多元化的城市和社区更加强大、更健康、更有韧性。
我们的动力来自像您这样有目标的人，他们相信包容和创造，并重视安全、创新、诚信和社区服务。我们是一家财富200强的公司，拥有1.9万名员工，为六家能源公司的1000多万客户提供服务，包括大西洋城电力公司（ACE）、巴尔的摩煤气和电力公司（BGE）、共同威廉斯电力公司（ComEd）、德尔马瓦电力和照明公司（DPL）、佩科能源公司（PECO）和波托马克电力公司（Pepco）。
在我们对卓越的不懈追求中，我们提升多元化声音、新鲜观点和大胆思维。由于我们知道改变能源未来是一项艰苦的工作，我们提供有竞争力的薪酬、激励措施、优厚福利和建立有意义职业的机会。
你愿意加入吗？
职位的主要目的
应用科学方法从数据中提取知识和洞察力，这些数据可能是时间序列（智能电表、智能电网和其他物联网）、结构化（关系型数据存储）和非结构化（文本和多媒体）数据集的形式。与各个内部利益相关者、信息架构师、数据工程师、项目/程序经理和其他团队紧密合作，将数据转化为决策所需的关键信息。这需要理解业务需求，提供和接收定期反馈，并计划开发解决方案的适当转移。使用先进的统计和机器学习方法来挖掘大型和小型数据的洞察力。通过以业务利益相关者能理解的方式共享分析结果，与业务验证发现。成为人工智能、机器学习、特征工程、数据挖掘和数据操作/存储领域的专家。展示对技术主题的持续学习和专业发展的承诺。与团队成员、业务利益相关者和IT合作伙伴分享知识。从各种内部和外部来源收集、清洗、标准化和分析数据。使用统计建模和机器学习技术在几个TB或PB级的复杂数据集上产生新的洞察力，以帮助指导业务行动。
这个职位包括在三个主要方向上产生影响的机会 - 投资优化、运营流程改进和新技术研究（例如应用于公用事业领域的图神经网络）。与首席数据科学家合作，高级数据科学家将应用科学方法从数据中提取知识和洞察力，这些数据可能是时间序列、结构化和非结构化数据集的形式。他们将利用这些洞察力，部署以数据驱动的应用程序，支持战略业务优先事项。例如，将先进的机器学习（ML）和高性能计算方法应用于各种类型的数据集（时间序列、图像、雷达、LiDAR、与天气相关的数据、人工创建的报告等）。
在风暴或其他能源交付紧急情况下，可能需要加班。
主要职责和责任
• 开发关键的预测模型，以提供卓越的客户体验、运营绩效改善和增加安全最佳实践。开发和推荐数据抽样技术、数据收集和数据清洁规范和方法。根据需要应用缺失数据处理。
• 使用先进的分析技术分析数据，支持流程改进工作，使用现代分析框架，包括但不限于Python、R、Scala或等效；Spark、Hadoop文件系统等。
• 访问和分析来自各个公司记录系统的数据。支持战略业务、营销和项目实施计划的制定。
• 访问和丰富跨多个公司部门的数据仓库。构建、修改、监控和维护高性能计算系统。
• 为多个业务单位提供专业的数据和分析支持。
• 与利益相关者和专业人员合作，了解业务需求、目标和目标。与业务、工程和技术团队紧密合作，开发解决数据密集型业务问题的数据科学项目。与埃克森公司的其他分析团队合作，改进大数据分析技术和工具的能力。
工作范围
• 在支持业务单位的战略规划的同时，提供对机器学习技术的战略视角建议。
• 向关键利益相关者提供建议，并推荐行动方向，以重新分配资源以改善运营绩效或协助解决整体业务问题。
• 为关键利益相关者提供机器学习分析，以最佳地定位公司的未来发展。
• 通过内部演示、培训研讨会和出版物向关键利益相关者介绍组织的先进分析能力。
最低资格要求
• 学历：本科学位，数量学科。例如：应用数学、计算机科学、金融、运筹学、物理学、统计学或相关领域
• 需要有4-7年相关经验，包括发展假设、应用机器学习算法、验证结果以分析多TB数据集并提取可操作的洞察力。具有将先进分析技术应用于大型复杂数据集的研究或专业经验。
• 分析能力：在以下至少两个领域具有扎实的知识：机器学习、人工智能、统计建模、数据挖掘、信息检索或数据可视化。
• 技术知识：在使用一种或多种主流语言（Python、R、Scala等）开发和部署预测分析项目方面具有丰富经验。有在开源环境和基于Unix的操作系统中工作的经验。
• 沟通能力：能够将数据分析和发现转化为连贯的结论和可操作的建议，提供给业务伙伴、实践领导者和高管。具有良好的口头和书面沟通能力。
首选资格
• 学历：硕士或博士学位，数量学科。例如：应用数学、计算机科学、金融、运筹学、物理学、统计学或相关领域
• 经验：有时间序列、图结构的相关经验。对工程和物理现象的数学/数量描述方法和建模方法有理解，能够根据特定情况、数据可用性和质量选择正确的方法。有电气工程、物理学、数学或相关学科的背景，有公用事业领域的专业经验。有根据特定要求调整高级分析工具/调整机器学习模型的经验，以及测试、记录和沟通影响的能力。
• 分析能力：对基本原理和相关理论（包括概率论、统计学、数据结构和算法、机器学习、优化等）有深入理解，并了解最新发展。
• 技术知识：精通编码技能（Python、R、Scala、SQL等），并具有在Unix环境中开发的经验。精通数据库管理和大型数据集：从列式和大数据平台创建、编辑、更新、连接、追加和查询数据。
• 沟通能力：能够将高管和分析领导者的愿景和指导转化为方法和分析。良好的时间管理和演示技巧。
• 变压器机器学习模型、图网络和图神经网络、时序预测的高级建模、对建模和工程/物理特征开发的深入技术理解，大规模计算的计算优化。
• 数据结构、高容量和高速数据访问、存储和数据库优化，以满足计划使用/用例的要求 
芝加哥