绿地工程，应用现有的现代机器学习和人工智能解决方案于盈利的法律业务。
这份 Jobot 职位由查尔斯·西蒙斯主持。
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薪资：每年 $150,000 - $220,000
关于我们：
我们是一家位于橙县的顶级个人伤害律师事务所，致力于卓越和创新。随着我们的发展，我们正在整合以人工智能驱动的解决方案，以改善客户服务，简化法律流程，并优化我们的业务运营。我们的目标是成为首批从零开始建立并以人工智能为核心的律师事务所之一。
为什么加入我们？
• 从头开始设计和实施定制的人工智能解决方案，以改善现有的业务功能。
小型、协作的团队环境，专注于创新。
薪酬：
• A 区（湾区、纽约市、波士顿、华盛顿特区、西雅图、洛杉矶）：$180,000-$220,000
• B 区（达拉斯、亚特兰大、丹佛、芝加哥、迈阿密、奥斯丁、波特兰、费城、明尼阿波利斯、菲尼克斯）：$140,000-$180,000
• C 区（其他所有城市/州）：$120,000-$160,000
福利：
• 通过联合医疗提供健康保险（医疗、牙科、视力）。
• 人寿保险。
• 401(k) 配对。
• 带薪休假（PTO）和病假。
职位详情
我们正在寻找一位熟练的数据与机器学习工程师，以推动数据驱动的决策制定并优化业务策略。该角色在利用数据分析、机器学习和统计建模方面发挥关键作用，以改善业务流程并提升运营效率。
角色概述：
理想的候选人是一个注重细节和分析能力强的数据与机器学习工程师，具备处理大数据集并提取有意义洞察的经验。该角色专注于开发预测模型，分析商业趋势，并通过先进的数据技术支持自动化项目。
你将做什么：
从多种来源收集数据，清理、转换并构建数据以用于机器学习模型训练。
提取、清理和分析数据，以生成支持业务策略的洞察。
开发和部署预测模型，以增强市场营销、潜在客户生成和运营效率。
创建有效传达数据驱动洞察的仪表板和报告。
识别低效并推荐基于数据的解决方案以促进业务增长。
与跨职能团队紧密合作，将数据科学解决方案整合到公司运营中。
我们在寻找什么：
在提取、清理和分析数据以生成可操作的洞察方面拥有丰富经验。
熟练设计、使用和集成关系型和列式数据库，用于数据仓库、商业智能和机器学习。
具备开发和部署预测模型以增强市场营销、潜在客户生成和运营效率的证明能力。
使用工具（例如 Power BI、Looker、Tableau）创建有影响力的仪表板和报告的经验。
能够识别低效并推荐基于数据的解决方案以促进业务增长。
有与跨职能团队紧密合作，将数据科学解决方案整合到运营中的经验。
精通 Python 或 R，具有使用数据科学库（例如 pandas、NumPy、scikit-learn）的经验。
附加优先条件：
有使用数据仓库系统（如 Snowflake、Redshift）、数据管道（Apache Kafka、Spark）和分布式计算平台（Hadoop、AWS EMR）的经验。
了解高级统计方法和机器学习框架，如 TensorFlow 或 PyTorch。
理解 ETL 过程和数据管道架构。
在市场分析、客户细分和潜在客户生成策略方面有背景。
精通设计和分析实验以测试假设（A/B 测试）。
在法律行业或法律数据方面的经验。
熟悉脚本和自动化以简化数据工作流程。
技能与心态：
强大的问题解决和批判性思维能力。
在快节奏环境中具备创业和适应性思维。
优秀的沟通能力，能够将复杂的数据洞察转换为非技术利益相关者易于理解的内容。
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Jobot 是一个平等机会雇主。我们提供一个包容的工作环境，庆祝多样性，所有合格候选人都将在不考虑种族、肤色、宗教、年龄、性别、国籍、残疾状态、遗传、受保护的退伍军人身份、性取向、性别认同或表达，或任何其他受联邦、州或地方法律保护的特征的情况下接受雇佣考虑。
有时 Jobot 需要在您的授权下进行背景调查。Jobot 将以符合任何适用的联邦、州或地方法律的方式考虑具有犯罪历史的合格候选人，包括但不限于洛杉矶公平机会招聘倡议和旧金山公平机会条例。 
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