Navy Federal Credit Union
Navy Federal Credit Union
Navy Federal Credit Union est une institution financière détenue par ses membres, qui sert plus de 14 millions de personnes, principalement issues des forces armées, du département de la Défense, des communautés de vétérans et de leurs familles. En tant que plus grande coopérative de crédit au monde, elle propose des services bancaires et financiers grâce à plus de 24 000 employés répartis sur ses campus et dans plus de 360 agences. Ses opportunités de carrière contribuent à la mission de l’organisation, qui consiste à offrir un service de grande qualité à ses membres, en mettant l’accent sur des expériences professionnelles porteuses de sens et des avantages sociaux compétitifs.

Data Scientist Associé chez Navy Federal Credit Union (Hybride)

Data Scientist Associé soutenant Navy Federal Credit Union grâce à la modélisation prédictive, au développement d’algorithmes et à l’analyse de données. Le poste transforme les tendances et les résultats des modèles en informations exploitables pour la prise de décision de l’organisation.

Description

  • Construire et évaluer des modèles prédictifs et des algorithmes standards
  • Analyser et interpréter des résultats de données de complexité limitée
  • Créer et coder des logiciels, des algorithmes et des flux de travail automatisés standards
  • Appliquer la modélisation et l’analyse des tendances pour identifier les schémas dans les données
  • Contribuer aux projets de l’équipe et aux initiatives de l’organisation
  • Consigner et communiquer les résultats au moyen de présentations écrites et orales claires
  • Générer des informations analytiques grâce à l’apprentissage automatique, à la programmation, à la modélisation des données et aux mathématiques avancées
  • Détecter les schémas et repérer les opportunités qui contribuent à l’impact organisationnel

Exigences

  • Diplôme de licence en science des données, statistiques, mathématiques, informatique, ingénierie ou discipline quantitative comparable
  • 1 à 2 ans d’expérience en analyse exploratoire des données
  • Connaissances en statistiques
  • Expérience en programmation, modélisation des données, simulation et mathématiques
  • Familiarité avec SQL, R, Python, Hadoop, SAS, SPSS, Scala et AWS
  • Compréhension de l’exécution du cycle de vie des modèles
  • Aptitude à la rédaction technique
  • Compétences en narration des données et en présentation technique
  • Compétences en recherche
  • Aisance relationnelle
  • Expérience en développement de modèles
  • Communication efficace
  • Esprit critique
  • Capacité à collaborer et à établir des relations professionnelles
  • Esprit d’initiative fondé sur un jugement sûr
  • Compétences techniques en analyse des mégadonnées, codage, gestion de projets et rédaction technique
  • Compétences en résolution de problèmes
  • Disponibilité du lundi au vendredi, de 8 h à 16 h 30

Avantages

  • Rémunération compétitive
  • Avantages sociaux et avantages liés au lieu de travail

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