ICF est une entreprise mondiale de conseil et de services technologiques qui accompagne des clients gouvernementaux et commerciaux face à des défis complexes dans des domaines tels que la modernisation des technologies de l’information au niveau fédéral, l’énergie et les services publics, la santé publique, la résilience climatique, la gestion des catastrophes et les transports. Ses équipes associent données et analyses, intelligence artificielle, cybersécurité et expertise sectorielle afin de concevoir et de mettre en œuvre des solutions concrètes. ICF accorde également une grande importance à la citoyenneté d’entreprise et au développement durable, notamment à travers des initiatives en faveur des programmes sociaux, du développement des communautés et d’un avenir moins émetteur. L’entreprise exerce ses activités à l’international et dispose d’une présence européenne notable en Belgique, en Espagne et au Royaume-Uni.
Scientifique des données junior – Télétravail, États-Unis
Analysez des données de santé américaines avec Python, SQL, Databricks et AWS QuickSight. Contribuez aux activités de conseil et de technologie d’ICF grâce à des analyses reproductibles, des rapports et une collaboration avec les ingénieurs de données.
États-Unis
Virginie81 499 $ – 138 549 $ / an
À distanceTemps pleinJuniorIntermédiaireLangue Requise : anglaisData scientistDescription
- Extraire, préparer et analyser des données structurées provenant de PostgreSQL et d’autres sources approuvées à l’aide de SQL et Python.
- Explorer les jeux de données afin d’y repérer des tendances, des anomalies et des problèmes de qualité.
- Contribuer au développement, aux tests et à la documentation d’analyses statistiques, de modèles d’apprentissage automatique et de flux de travail analytiques.
- Créer et maintenir des notebooks Databricks et des flux de travail analytiques reproductibles.
- Créer et mettre à jour des visualisations, des jeux de données et des rapports DataConnect dans AWS QuickSight.
- Vérifier les résultats analytiques et consigner les hypothèses, les méthodes, les limites et les conclusions.
- Collaborer avec les ingénieurs de données pour préciser les besoins en données, résoudre les problèmes de qualité et améliorer les jeux de données analytiques.
- Transformer les questions métier en analyses mesurables avec l’accompagnement de collègues expérimentés et des parties prenantes.
- Produire du code réutilisable et soumis au contrôle de version, ainsi que des tests unitaires de base pour les fonctions analytiques et les transformations de données.
- Présenter les résultats dans des synthèses écrites, des visualisations et des démonstrations à l’équipe.
- Respecter les exigences en matière de confidentialité, de sécurité et de gouvernance des données, ainsi que les pratiques d’utilisation responsable des données.
- Participer à la planification et à l’affinage agiles, aux revues par les pairs et à l’apprentissage continu.
- Effectuer d’autres tâches confiées.
Exigences
- Licence universitaire.
- Au moins deux ans d’expérience dans l’utilisation de Python pour l’analyse et la préparation de données ainsi que la modélisation statistique.
- Capacité à obtenir et à conserver une habilitation de sécurité Public Trust.
- Résider aux États-Unis et être autorisé à y travailler.
- Avoir résidé aux États-Unis pendant trois années complètes au cours des cinq dernières années.
- Licence en science des données, statistique, mathématiques, informatique, ingénierie, économie ou dans une discipline quantitative connexe.
- Connaissances de base en SQL, notamment les jointures, les agrégations, le filtrage et la validation des données.
- Compréhension des principes fondamentaux des statistiques, de la préparation des données, de l’analyse exploratoire et de l’évaluation des modèles.
- Expérience de PostgreSQL ou d’une autre base de données relationnelle.
- Expérience de Databricks, Spark, des notebooks ou des plateformes d’analyse cloud.
- Expérience dans la création de visualisations ou de tableaux de bord avec AWS QuickSight ou un outil de veille économique comparable.
- Expérience des bibliothèques Python de science des données telles que pandas, NumPy, scikit-learn ou PySpark.
- Connaissance de TypeScript.
- Connaissance de Git, des revues de code, des tests unitaires, de CI/CD ou des pratiques de développement agile.
- Expérience des pratiques de gouvernance des données, des métadonnées, de la qualité des données, de la confidentialité ou de l’IA responsable.
- Expérience du traitement de données de santé, du secteur public ou d’autres secteurs réglementés.
Avantages
- Des aménagements raisonnables sont proposés aux personnes en situation de handicap, aux anciens combattants en situation de handicap et aux personnes dont les convictions religieuses sont sincères.
- Employeur garantissant l’égalité des chances.
- Les informations sur les avantages sont fournies conformément à la loi sur la transparence de la couverture.