Northramp
Northramp
51 – 200 Employés
B2BConseilGouvernement
Northramp est une entreprise de services informatiques et de transformation numérique fondée en 2012. Elle aide les organisations gouvernementales américaines et les entreprises commerciales à moderniser, exploiter et acquérir des technologies grâce à des services de conseil et de gestion. Ses activités couvrent l’architecture cloud, l’intelligence artificielle, l’automatisation robotisée des processus, la gestion des services informatiques, la gestion agile, le conseil informatique et les services d’acquisition de technologies.

Data Scientist, IA et BI (Looker) - Northramp

Concevez des solutions d’IA, d’apprentissage automatique et de BI avec Looker pour les programmes fédéraux de modernisation du cloud de Northramp. Soutenez les opérations FedRAMP High et les décisions critiques des agences gouvernementales.

Description

  • Créer et maintenir des modèles LookML, des Looks et des tableaux de bord pour les parties prenantes clientes et la direction du programme
  • Développer et déployer des modèles d’apprentissage automatique pour la classification, la prédiction, la détection d’anomalies et le traitement du langage naturel
  • Réaliser des analyses exploratoires, de la modélisation statistique et des tests d’hypothèses
  • Construire des pipelines d’ingénierie des caractéristiques, des flux de travail d’entraînement des modèles et une infrastructure de mise à disposition des modèles connectée aux plateformes de données cloud et à BigQuery
  • Travailler avec les ingénieurs data pour établir les exigences en matière de données et vérifier les résultats des pipelines
  • Collaborer avec les responsables de programme et les parties prenantes gouvernementales afin de transformer les besoins de la mission en questions analytiques et en KPI mesurables
  • Appliquer des pratiques d’IA responsable grâce à l’explicabilité, à l’évaluation des biais et à une documentation rigoureuse
  • Développer et exploiter des flux automatisés de reporting et d’alerte pour les indicateurs opérationnels et les anomalies
  • Consigner les méthodologies, hypothèses, résultats de validation et mesures de performance afin de répondre aux exigences d’ATO et d’audit
  • Accompagner les analystes débutants et promouvoir les pratiques fondées sur les données au sein de l’équipe de réalisation

Exigences

  • De trois à six ans d’expérience pratique et progressive en science des données ou en analytique appliquée, notamment dans le déploiement de modèles en production
  • Diplôme de licence ou de master en science des données, statistiques, mathématiques, informatique ou dans une discipline quantitative connexe
  • Maîtrise des outils de data science en Python, notamment pandas, NumPy, scikit-learn et statsmodels
  • Compétences avancées en SQL pour les transformations complexes, les requêtes analytiques, l’optimisation et les analyses à grande échelle
  • Expérience avancée de Looker et LookML couvrant les modèles sémantiques, les Explores complexes, les Views, les dimensions, les mesures, les jointures, les relations, les tables dérivées, les PDT, les modèles réutilisables, les tests, la documentation et le contrôle de version
  • Connaissance des principes de conception de tableaux de bord et de visualisation des données, notamment la narration visuelle, la hiérarchie de l’information, la conception des KPI, l’accessibilité, l’utilisabilité et le choix approprié des graphiques
  • Solides capacités d’analyse, de diagnostic et de résolution de problèmes dans les flux de travail BI, SQL, LookML, BigQuery et apprentissage automatique
  • Expérience de la création, de l’entraînement, de la validation, du réglage et du déploiement de modèles avec Vertex AI, SageMaker ou Azure ML
  • Bonne compréhension de la régression, de la classification, de l’analyse des séries temporelles et des tests A/B
  • Connaissance pratique de BigQuery ou d’un entrepôt de données cloud comparable
  • Expérience de plateformes BI autres que Looker, telles que Tableau, Power BI ou Google Looker Studio
  • Familiarité avec les pratiques MLOps, notamment le versionnement des modèles, le suivi des expériences et les pipelines de déploiement
  • Compréhension de la gouvernance fédérale de l’IA, notamment de l’OMB M-24-10 ou de directives comparables, ainsi que des exigences de traitement des données FedRAMP
  • Citoyenneté américaine
  • Capacité à obtenir et à conserver une habilitation DHS Suitability ou Public Trust
  • La certification Google Cloud Professional Machine Learning Engineer ou une qualification équivalente AWS ou Azure ML est un atout
  • La certification Security+ ou une certification équivalente est un atout
  • Une expérience en TAL, en vision par ordinateur ou en développement d’applications d’IA générative est un atout
  • Une expérience dans le soutien de programmes fédéraux de science des données ou d’analytique est un atout
  • Une habilitation Public Trust active ou supérieure est un atout

Avantages

  • Couverture médicale, dentaire et optique
  • Plan de retraite 401(k) ou IRA
  • Assurance vie de base, volontaire et AD&D
  • Congés payés, congés maladie et jours fériés
  • Congé familial de maternité et de paternité
  • Couverture invalidité de courte et de longue durée
  • Formation et développement professionnel
  • Soutien au télétravail
  • Ressources de bien-être
  • Programmes de primes pour les employés

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