Sr Data Scientist I - (AI Focus)

Was Sie tun werden: Das Data Science-Team sucht einen Sr. Data Scientist I, um KI- und Data Science-Lösungen zu erstellen, die Generative KI, Agentic KI, traditionelles maschinelles Lernen und andere Bereiche der KI umfassen können. Sie unterstützen die Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von Modellen des maschinellen Lernens, einschließlich der Integration grundlegender generativer Modelle in Pipeline-Lösungen. Diese Rolle erfordert einen multidisziplinären Ansatz, der maschinelles Lernen, Algorithmusentwicklung, Dateninferenz, finanzielle und quantitative Modellierung sowie Optimierung kombiniert, um komplexe geschäftliche Herausforderungen anzugehen. Zu den Verantwortlichkeiten gehört die Forschung und Anwendung aktueller und aufkommender Prinzipien, Theorien und Techniken der Datenwissenschaft zur Unterstützung strategischer Entscheidungen. Die Teilnahme an wissenschaftlichen Forschungsprojekten, die darauf abzielen, die Fähigkeiten der Datenanalyse voranzutreiben, ist ebenfalls ein wichtiger Aspekt der Position.

Zusätzliche Verantwortlichkeiten: Verantwortlich für die Beantwortung von Geschäftsfragen mit Techniken des maschinellen Lernens, Algorithmen und statistischen Modellen. Erfassen und Integrieren großer Datenmengen, Durchführung von Analysen, Interpretation von Ergebnissen und Entwicklung umsetzbarer Erkenntnisse und Empfehlungen. Verantwortlich für die Bewertung statistischer/machine learning Modelle zur Bestimmung der Validität von Analysen, Testen von Modellen und Entwickeln von Visualisierungen, um Kunden bei Geschäftsentscheidungen zu helfen. Enge Zusammenarbeit mit Geschäfts- und Datenteams und Bereitstellung von Data Science-Lösungen zur Identifizierung von Geschäftsproblemen. Coaching, Mentoring und Überprüfung der Arbeit von Junior Data Scientists.

Wer Sie sind: Bachelor-Abschluss erforderlich (bevorzugt in einem quantitativen Fachgebiet), MS/PhD stark bevorzugt. Erfahrung in der Anwendung von KI-Techniken wie Agentic KI oder Generative KI. Über 6 Jahre Berufserfahrung im Aufbau von Modellen des maschinellen Lernens und prädiktiven Modellen (fortgeschrittene Abschlüsse können teilweise für Erfahrung angerechnet werden). Tiefes Wissen in Statistik, Mathematik, Optimierung, Theorie des maschinellen Lernens und quantitativen Techniken. Nachgewiesene Erfahrung mit großen Sprachmodellen (LLMs) in angewandten Anwendungsfällen (z.B. Prompt-Design, Modellintegration oder -bereitstellung). Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python, R, SAS oder SQL. Kenntnisse in ML-Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras) und wissenschaftlichen Rechenbibliotheken. Fähigkeit, Projekte vom Modell-Design bis zur Bereitstellung zu leiten. Expertise in der Bewertung und Entscheidungsfindung hinsichtlich der Verwendung neuer oder bestehender Techniken/Werkzeuge für maschinelles Lernen, Datenanalyse und Optimierung für ein Projekt. Expertise in der Modellevaluation, Feinabstimmung und Leistung, Operationalisierung und Skalierbarkeit wissenschaftlicher Techniken sowie der Etablierung von Entscheidungsstrategien. Leidenschaft für das Erlernen neuer Techniken/Technologien. Selbstmotivierte Einstellung und der Wunsch, an praktischen Problemen zu arbeiten. Praktische Erfahrung mit großen Datensätzen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, sowie Vertrautheit mit Big Data-Tools (z.B. Spark) und Cloud-Plattformen (z.B. AWS, Azure).

Fähigkeiten, die Ihnen helfen werden, sich abzuheben: AWS SageMaker oder Databricks, Agentic KI, Generative KI, Snowflake, GitHub, SAS.

Gehaltsspanne: 127.000 - 150.000 USD/Jahr. Nicht-Verkaufspositionen haben die Möglichkeit, an einem Bonusprogramm teilzunehmen. Verkaufspositionen sind berechtigt, Verkaufsanreize zu erhalten, und in einigen Fällen einen Bonusplan, wobei die Gesamtkompensation je nach individueller Leistung weit über dem Grundgehalt liegen kann. Die tatsächliche Vergütung für alle Rollen basiert auf geografischem Standort, Berufserfahrung, Ausbildung, Lizenzanforderungen und/oder Fähigkeitsniveau und wird zum Zeitpunkt des Angebots finalisiert.

Urlaubsprogramm: Flexible Urlaubszeit (FTO) wird für angestellte (befreite) Mitarbeiter bereitgestellt und bietet die Möglichkeit, bezahlte Zeit für Urlaub, persönliche Angelegenheiten oder kurzfristige Krankheiten zu nehmen. Mitarbeiter sammeln kein Zeitguthaben unter FTO und es gibt keine festgelegte Anzahl von Tagen.

Arbeitsumfeld: Diese Rolle bietet Büro-, Hybrid- (mindestens drei Bürotage in einer typischen Arbeitswoche) und Remote-Arbeitsarrangements (nur wenn Sie mehr als 30 Meilen von Des Moines, IA, Raleigh, NC oder Charlotte, NC wohnen). Sie arbeiten mit Ihrem Vorgesetzten zusammen, um herauszufinden, welche Option am besten zu mehreren Faktoren passt.

Arbeitsgenehmigung/Sponsoring: Derzeit ziehen wir keine Kandidaten in Betracht, die irgendeine Art von Einwanderungssponsoring benötigen, weder jetzt noch in Zukunft, oder solche, die eine Arbeitsgenehmigung für diese Rolle benötigen. (Dies umfasst, ist aber nicht beschränkt auf Studenten mit F1-OPT, F1-CPT, J-1 usw.) Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft, Behinderung oder Veteranenstatus Berücksichtigung für eine Anstellung.

Posting-Fenster: Wir akzeptieren Bewerbungen für 3 volle Tage nach dem ursprünglichen Veröffentlichungsdatum, nach dem das Posting offen bleiben oder entfernt werden kann, basierend auf den eingegangenen Bewerbungen. Wenn wir uns entscheiden, die Stelle erneut zu veröffentlichen, akzeptieren wir zusätzliche Bewerbungen für mindestens 1 vollen Tag nach dem zuletzt veröffentlichten Datum. Bitte reichen Sie Ihre Bewerbungen zeitnah ein, da keine Garantie besteht, dass das Posting über die geltende Frist hinaus verfügbar sein wird.