数据科学家，AI 与 BI（Looker）- Northramp
为 Northramp 的联邦云现代化项目构建 AI、机器学习和 Looker BI 解决方案。 支持 FedRAMP High 运营以及政府机构的关键任务决策。
描述
- 为客户利益相关者和项目领导层创建并维护 LookML 模型、Looks 和仪表板
- 开发并部署用于分类、预测、异常检测和自然语言处理的机器学习模型
- 开展探索性分析、统计建模和假设检验
- 构建特征工程管道、模型训练工作流以及连接云数据平台和 BigQuery 的模型服务基础设施
- 与数据工程师合作制定数据需求并验证管道结果
- 与项目负责人和政府利益相关者合作，将任务需求转化为分析问题和可衡量的 KPI
- 通过可解释性、偏差评估和详尽文档实践负责任的 AI
- 开发并运营用于运营指标和异常情况的自动化报告与告警工作流
- 记录方法、假设、验证结果和性能指标，以支持 ATO 和审计要求
- 指导初级分析师，并在交付团队中推广数据驱动的实践
任职要求
- 具备三至六年不断深入的实践数据科学或应用分析经验，包括在生产环境中部署模型的经验
- 拥有数据科学、统计学、数学、计算机科学或相关定量学科的学士或硕士学位
- 熟练使用 Python 数据科学工具，包括 pandas、NumPy、scikit-learn 和 statsmodels
- 具备高级 SQL 技能，能够进行复杂转换、分析查询、优化和大规模分析
- 具备高级 Looker 和 LookML 经验，涵盖语义模型、复杂 Explores、Views、维度、度量、连接、关系、派生表、PDT、可复用模式、测试、文档和版本控制
- 了解仪表板和数据可视化原则，包括视觉叙事、信息层级、KPI 设计、可访问性、易用性和适当的图表选择
- 在 BI、SQL、LookML、BigQuery 和机器学习工作流方面具备出色的分析、故障排查和解决问题能力
- 具备使用 Vertex AI、SageMaker 或 Azure ML 构建、训练、验证、调优和部署模型的经验
- 扎实理解回归、分类、时间序列分析和 A/B 测试
- 了解 BigQuery 或同类云数据仓库
- 具备使用 Looker 之外 BI 平台的经验，例如 Tableau、Power BI 或 Google Looker Studio
- 熟悉 MLOps 实践，包括模型版本管理、实验跟踪和部署管道
- 了解联邦 AI 治理，包括 OMB M-24-10 或同类指导，以及 FedRAMP 数据处理要求
- 拥有美国公民身份
- 能够获得并维持 DHS 适任性或 Public Trust 审查资格
- 持有 Google Cloud Professional Machine Learning Engineer 认证或同等 AWS、Azure ML 资质者优先
- 持有 Security+ 或同等认证者优先
- 具备 NLP、计算机视觉或生成式 AI 应用开发经验者优先
- 具备支持联邦数据科学或分析项目经验者优先
- 持有有效 Public Trust 或更高级别审查资格者优先
福利待遇
- 医疗、牙科和视力健康保险
- 401(k) 或 IRA 退休计划
- 基本人寿、自愿人寿和意外身故及伤残保险
- 带薪休假、病假和公共假日
- 产假和陪产假
- 短期和长期伤残保险
- 培训和职业发展
- 居家办公支持
- 健康资源
- 员工奖金计划
