Scientifique des données

Charger Logistics Inc. est un transporteur de classe mondiale basé sur les actifs, 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 un fournisseur de transport de classe mondiale et continue de croître.

Charger Logistics investit du temps et du soutien dans ses employés pour leur offrir l'espace nécessaire 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 Data Scientist motivé et expérimenté à notre équipe.

Responsabilités:

• Comprendre les exigences commerciales et les processus liés à l'exécution des modèles d'analytique avancée.
• Collecter les données à partir de sources structurées et non structurées disparates pour soutenir le développement de modèles.
• Extraire les données en utilisant des techniques d'exploration de données pour découvrir des tendances et obtenir des informations;      analyser les métriques de prévision,
• Mener une analyse exploratoire des données dans le but de découvrir des tendances, d'identifier les causes profondes des inexactitudes des prévisions et de développer des fonctionnalités innovantes susceptibles d'apporter une valeur ajoutée.
• Construire des modèles d'apprentissage automatique avec des techniques d'analytique avancée pour améliorer nos capacités et offrir de nouvelles valeurs à l'entreprise.
• Recueillir et présenter des informations commerciales basées sur les données
• Établir des processus évolutifs, efficaces et automatisés pour des analyses de données à grande échelle, le développement de modèles, la validation de modèles et la mise en œuvre de modèles
• Travailler en étroite collaboration avec les équipes d'ingénierie logicielle pour favoriser la mise en œuvre des modèles en temps réel et la création de nouvelles fonctionnalités
• Exploiter les sources de données existantes, identifier et exploiter les données provenant de nouvelles sources, identifier les opportunités pour mener des efforts de collecte de données primaires, et fournir des recommandations sur la manière de généraliser les nouvelles méthodes

Exigences

• Diplôme universitaire ou équivalent en analyse de données, statistiques, mathématiques, ou informatique, avec un minimum de 5 ans d'expérience pertinente.
• Un minimum de 3 ans d'expérience pratique en tant que praticien Snowflake dans un rôle d'ingénierie de données.
• Doit être certifié Snowflake ou avoir de l'expérience avec Snowflake. La certification SnowPro® Advanced: Data Scientist est préférée.
• Expérience avec les services Azure et AWS.
• Excellente connaissance de Python, Matillion et SQL
• L'expérience avec Azure ML Studio est préférable.
• C'est un plus d'avoir de l'expérience avec Airflow et Matillion Studio.
• Expérience dans le traitement de big data et le développement de Python et SQL pour de grandes quantités de données.
• Expérience importante 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 des membres de l'équipe techniques et non techniques.
• Une forte compréhension des techniques d'analyse quantitative (univariée et multivariée).
• Expérience avec la modélisation prédictive et l'apprentissage automatique.
• Expérience significative avec les techniques analytiques statistiques, l'exploration de données, l'apprentissage automatique et les modèles prédictifs en utilisant Python, R , PySpark, Matillion ou des outils similaires.
• Expérience dans l'utilisation des langages de script pour la collecte, l'organisation et la manipulation de données.
• Capacité à travailler avec des données présentant une ambiguïté significative, à développer des approches créatives pour résoudre les problèmes analytiques, et à interpréter les données et les résultats d'un point de vue commercial/industriel.

Avantages

• Avantages de santé
• Évolution de carrière
• Salaire hautement compétitif