数据分析师，具备机器学习、SQL、PowerBI 和人工智能技能 - 仅限本地候选人 - 纽约市 4 IRVING PLACE
混合工作模式 - 每周 3 天现场工作 -
需要进行编码测试和最终现场面试
根据招聘经理的要求：
1- 由于这是一个混合角色，您希望该人员在现场工作多少天，多少天远程？
目前是每周 3 天，未来将变为 5 天。
2- 目前团队中是否有在职人员？
我们团队中有一名承包商，具备机器学习、SQL、Power BI、Python 和 Databricks 数据工程的知识。我们希望找到具备这些技能的人。
3- 面试是现场进行还是仅通过视频？
仅进行现场面试。
具备 GenAI 和大型语言模型的经验。
经验要求：7 年或以上的数据科学和机器学习工程经验。
职位描述：
设计和维护数据系统和数据库，包括修复编码错误和其他与数据相关的问题。从主要和次要来源挖掘数据，然后将数据重新组织为人类或机器都能轻松读取的格式。使用统计工具解释数据集，特别关注可能对诊断和预测分析工作有价值的趋势和模式。
所需技能/经验（成功候选人必须具备的技能）：
· 数据科学、数据分析或相关领域的学士学位。
· 精通编程语言：SQL、Python 和 PySpark。
· 至少 3 年使用数据可视化工具（如 Power BI、Dax 查询和最佳实践）的经验。
· 必须了解如何分析仪表板错误的根本原因。
· 具备 ML Ops 经验并具有扎实的编码背景。
· 具备自然语言处理（NLP）经验。
· 精通数据挖掘和机器学习。
· 了解或具有 A/B 测试的经验。
· 具备设计、训练和实施机器学习模型的工作知识。
· 熟悉基于云的基础设施。
附加技能（加分项，但不是必需的）：
· 在统计学、计算机科学、数学或工程等定量领域的硕士学位或博士学位。
· Azure Databrick 数据工程师认证是加分项。
· 具备使用大数据分析技术（如 Spark 和 Hadoop）的经验。
职责：
· 与业务相关者合作，理解他们的需求并将其转化为技术规范。
· 向业务相关者传达洞察和发现。
· 构建、部署和维护数据管理系统及我们机器学习管道的后端数据基础设施。
· 构建仪表板并分析仪表板故障的根本原因。
· 执行数据挖掘、探索和分析。
· 创建数据可视化、报告、仪表板和数据审计。
· 设计、训练和实施机器学习算法。
· 利用预测模型优化客户体验。
工作类型：合同
薪资：每小时 $75.00 - $80.00
预期工作时间：每周 40 小时
工作类型：合同
薪资：每小时 $70.00 - $75.00
预期工作时间：每周 40 小时
福利：
• 401(k)
• 牙科保险
• 健康保险
• 视力保险
工作时间：
• 8 小时轮班
• 周一至周五
申请问题：
• 您居住在哪里？
• 您是否愿意参加在线编码测试？
• 您对 SQL 的经验水平如何评价？
• 您是否愿意在纽约进行视频面试后再进行现场面试？
• 您是否有使用人工智能的经验？
• 您是否有机器学习的经验？
工作地点：纽约，NY 10003 的混合远程工作 
纽约