ICF 是一家全球性的咨询与技术服务公司，为政府和商业客户应对联邦 IT 现代化、能源与公用事业、公共卫生、气候韧性、灾害管理和交通运输等领域的复杂挑战。其团队融合数据与分析、人工智能、网络安全及行业专业知识，开发并交付切实可行的解决方案。ICF 还重视企业公民责任与可持续发展，致力于支持社会项目、社区发展以及低排放未来。公司在国际范围内开展业务，并在比利时、西班牙和英国拥有显著的欧洲业务布局。
初级数据科学家——美国远程
使用 Python、SQL、Databricks 和 AWS QuickSight 分析美国健康数据。 通过可重复的分析、报告以及与数据工程师的协作，支持 ICF 的咨询和技术工作。
描述
- 使用 SQL 和 Python，从 PostgreSQL 及其他获准的数据源提取、准备和分析结构化数据。
- 探索数据集，发现模式、趋势、异常和质量问题。
- 协助开发、测试和记录统计分析、机器学习模型及分析工作流。
- 构建并维护 Databricks 笔记本和可重复的分析工作流。
- 在 AWS QuickSight 中创建和更新 DataConnect 可视化内容、数据集和报告。
- 检查分析结果，并记录假设、方法、局限性和发现。
- 与数据工程师合作，明确数据需求、解决质量问题并改进分析数据集。
- 在资深同事和利益相关方的指导下，将业务问题转化为可衡量的分析。
- 为分析函数和数据转换编写可复用、受版本控制的代码及基础单元测试。
- 通过书面摘要、可视化内容和团队演示分享发现。
- 遵守数据隐私、安全、治理和负责任数据使用方面的要求。
- 参与敏捷规划与细化、同行评审和持续学习。
- 完成分配的其他职责。
任职要求
- 学士学位。
- 至少两年使用 Python 进行数据分析、数据准备和统计建模的经验。
- 能够获得并维持 Public Trust（公共信任）安全审查资格。
- 必须居住在美国并获准在美国工作。
- 在过去五年内，必须在美国居住满三个完整年度。
- 拥有数据科学、统计学、数学、计算机科学、工程学、经济学或相关定量学科的学士学位。
- 具备基础 SQL 技能，包括联接、聚合、筛选和数据验证。
- 了解核心统计学、数据准备、探索性分析和模型评估。
- 有使用 PostgreSQL 或其他关系型数据库的经验。
- 有使用 Databricks、Spark、笔记本或云分析平台的经验。
- 有使用 AWS QuickSight 或同类商业智能工具构建可视化内容或仪表板的经验。
- 有使用 pandas、NumPy、scikit-learn 或 PySpark 等 Python 数据科学库的经验。
- 熟悉 TypeScript。
- 熟悉 Git、代码审查、单元测试、CI/CD 或敏捷开发实践。
- 接触过数据治理、元数据、数据质量、隐私或负责任人工智能实践。
- 有处理健康、公共部门或其他受监管数据的经验。
福利待遇
- 可为残障人士、残障退伍军人以及因真诚信奉的宗教信仰而有需要的人员提供合理便利。
- 平等机会雇主。
- 福利信息依据《保险保障透明度法案》提供。