Crossfire是一家临时招聘公司 - 该职位是与我们客户的合同职位：
职位：具备机器学习经验的数据科学家
合同期限：12个月
地点：纽约州纽约市
工作安排：混合模式
我们的客户是一家数据驱动型组织，利用高级分析、机器学习和云技术提供有影响力的业务洞察。具备机器学习经验的数据科学家将在现代企业环境中，与跨职能团队合作，设计、构建和部署可扩展的机器学习解决方案。
具备机器学习经验的数据科学家职责
• 设计、开发和优化用于预测、分类和聚类的机器学习模型。
• 应用高级分析、数据挖掘和统计技术揭示趋势和预测性洞察。
• 使用MLOps最佳实践进行特征工程、模型验证、性能调优和部署。
• 为高级分析和机器学习用例准备和分析结构化和非结构化数据。
• 开发和维护用于数据清洗、丰富和验证的Python和PySpark代码。
• 与数据工程团队密切合作，支持和优化可扩展的数据管道。
• 构建、维护和排除Power BI仪表板的故障，包括数据和可视化问题的根本原因分析。
• 进行深入分析，并清晰地向技术和非技术利益相关者传达发现。
• 与架构师、工程师和分析师合作，定义分析需求并促进数据治理标准。
具备机器学习经验的数据科学家资格
必需（必须具备）：
• 计算机科学、数据科学、机器学习、统计学、数学或相关领域的学士或硕士学位。
• 7年以上数据科学和机器学习工程角色的经验。
• 拥有机器学习算法、预测建模和数据挖掘的丰富实践经验。
• 精通Python（必需），包括全栈Python开发。
• 高级SQL（必需），在关系数据库方面有丰富经验。
• 精通PySpark（必需）用于大规模数据处理和分析。
• Azure Databricks数据工程师助理认证（必需）。
• 在企业数据和机器学习环境中使用Azure Databricks的实践经验。
• 具有生成式AI、大型语言模型和自然语言处理（NLP）经验。
• 在机器学习操作（MLOps）方面有丰富经验，包括模型部署、监控和生命周期管理。
• 至少3年Power BI、DAX查询和数据可视化最佳实践经验。
• 具有现代数据科学库如scikit-learn、pandas和NumPy的经验。
• 了解A/B测试、统计建模和实验设计。
• 能够解释复杂数据集并将洞察转化为可操作的业务建议。
• 优秀的沟通、分析和解决问题的能力。
加分项：
• 具有Google Cloud Platform（谷歌云平台）经验，包括BigQuery。
• 接触过多云或混合云数据环境。
• 具有Oracle或其他企业数据库平台经验。
具备机器学习经验的数据科学家职位提供在纽约州纽约市的协作混合环境中参与高影响力分析和机器学习项目的机会。
我们期待审阅您的申请！
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