Ingénieur de Données

Charger logistics Inc. est une compagnie de transport basée sur le monde, avec des emplacements à travers l'Amérique du Nord. Avec plus de 20 ans d'expérience dans la fourniture des meilleures solutions logistiques, Charger logistics s'est transformé en prestataire de transport de classe mondiale et continue de croître.

Charger logistics investit du temps et du soutien dans ses employés pour leur fournir l'espace pour apprendre et développer leur expertise et progresser. Nous sommes une organisation à l'esprit entrepreneurial qui accueille et soutient les idées et les stratégies individuelles. Nous sommes actuellement en expansion et cherchons à ajouter un ingénieur de données motivé et expérimenté à notre équipe.

Responsabilités :

• Comprendre les exigences commerciales et les processus autour de l'exécution du modèle analytique avancé.
• Développer des pipelines de données de bout en bout allant de l'ingestion à l'analyse visuelle avec Python, SQL et Snowflake.
• Gérer, améliorer, maintenir et soutenir notre lac de données basé sur Snowflake.
• Soutenir nos développeurs d'intelligence d'affaires pour fournir des analyses visuelles étonnantes.
• Développer, maintenir et soutenir notre bibliothèque de fonctions analytiques écrites en Python, SQL, Snowflake, PySpark et Matillion.
• Participer à nos itérations de données rapides et agiles pour livrer de nouvelles capacités en temps opportun.
• Exploiter les fonctionnalités clés de Snowflake pour le traitement, les permissions, l'ingestion, la transformation, et le partage de données.
• Collaborer avec des data scientists, des analystes de données financières, des ingénieurs logiciels et d'autres ingénieurs de données pour mettre en œuvre des solutions puissantes qui exploitent le cloud, les big data, le NLP et le ML.
• Construire des modèles d'apprentissage automatique avec des techniques analytiques avancées pour étendre nos capacités et fournir une nouvelle valeur commerciale.
• Capturer et présenter des informations commerciales basées sur les données.
• Etablir des processus évolutifs, efficaces et automatisés pour les grandes analyses de données, le développement de modèles, la validation de modèles et la mise en œuvre de modèles.
• Travailler en étroite collaboration avec les équipes d'ingénieurs logiciels pour piloter les implémentations de modèles en temps réel et la création de nouvelles fonctionnalités.
• Exploiter les sources de données existantes, identifier et extraire des données de nouvelles sources, identifier les opportunités pour et exécuter les efforts de collecte de données primaires, et fournir des recommandations sur l'adaptation de nouvelles méthodes à plus grande échelle.

Exigences

• Diplôme universitaire ou équivalent en analyse de données, statistiques, mathématiques, ou informatique, avec un minimum de 3 ans d'expérience pertinente.
• 3+ ans d'expérience pratique de Snowflake Practitioner dans un rôle d'ingénieur de données.
• Doit être certifié Snowflake ou devrait avoir de l'expérience en Snowflake. La certification SnowPro® Advanced : Data Engineer est préférée.
• Excellente connaissance de Python, Matillion et SQL
• L'expérience sur Azure ML Studio est préférée.
• Il est bon d'avoir de l'expérience en Airflow et Matillion Studio.
• Expérience dans le traitement des big data et le développement de Python et SQL pour de grandes quantités de données.
• Expérience significative avec les tests unitaires et d'intégration.
• Excellentes compétences analytiques, de narration, et de résolution de problèmes.
• Capacité à traduire/communiquer les recommandations analytiques à la fois aux membres de l'équipe techniques et non techniques.
• Une bonne compréhension des techniques d'analyse quantitative (univariée et multivariée).
• Expérience avec la modélisation prédictive et l'apprentissage machine.
• Forte expérience avec les techniques analytiques statistiques, l'exploration de données, l'apprentissage machine, et les modèles prédictifs utilisant Python, R , PySpark, Matillion ou des outils similaires.
• Expérience dans l'utilisation du langage de script pour la collecte, l'organisation et la manipulation de données.
• Capacité à travailler avec des données avec une ambiguïté significative, à développer des approches créatives aux problèmes analytiques, et à interpréter les données et les résultats d'un point de vue commercial/industriel.

Avantages

• Avantages pour la santé
• Croissance de carrière
• Salaire hautement compétitif