Data Scientist NUMÉRO DE POSTE: 442249
We are looking for a talented Data Scientist with expertise in machine learning, data engineering, and model optimization. The ideal candidate should have strong proficiency in Python, PySpark, and SQL, with experience in time series forecasting, feature engineering, and evaluating data model performance. The role requires the ability to work on large-scale data integration projects across different industries.
A key aspect of this position involves building machine learning models that not only meet but surpass user expectations, delivering tangible value to the business. The candidate should be skilled in data model optimization, feature engineering, and using performance evaluation metrics to ensure high-performance solutions.
This role also requires experience with cloud platforms, ETL tools, data transformation processes, and handling both structured and unstructured data. While not mandatory, knowledge of object-oriented programming languages (C#, Java, JavaScript) would be an advantage. Strong communication skills are essential for effective collaboration with cross-functional teams and the presentation of findings.
Key Responsibilities:
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Develop and optimize machine learning models, focusing on time series forecasting and predictive analytics.
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Conduct feature engineering and optimize data models to improve accuracy and efficiency.
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Continuously assess model performance using metrics like MAPE, RMSE, R², and refine strategies as needed.
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Design and implement data pipelines using PySpark, SQL, and cloud-based solutions for efficient data integration.
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Work on large-scale data integration initiatives using tools like Boomi, SnapLogic, SSIS, or Palantir for ETL processes.
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Utilize Palantir Foundry, Google Cloud, AutoAI, and Google Colab for data modeling, processing, and automation.
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Design and maintain data warehouse solutions to support advanced analytics and business intelligence.
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Perform complex data transformations using SQL queries and data objects for AI/ML-driven projects.
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Collaborate closely with business stakeholders to ensure models meet business objectives and user expectations.
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Deploy, monitor, and continuously improve machine learning models in production environments.
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Effectively communicate technical insights and findings to both technical and non-technical stakeholders.
Required Skills & Qualifications:
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Proficiency in Python, PySpark, and SQL for data analysis, feature engineering, and model development.
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Expertise in time series forecasting models, including ARIMA, Prophet, LSTMs, and other ML-based approaches.
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Strong background in data model optimization, feature engineering, and performance evaluation.
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In-depth understanding of ML model evaluation metrics and best practices for improving model accuracy.
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Hands-on experience with data engineering, including data pipelines, ETL, and data transformation processes.
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Experience with tools like Boomi, SnapLogic, SSIS, or Palantir for data integration.
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Proficiency in cloud platforms, particularly Google Cloud (BigQuery, Vertex AI, Cloud Functions, etc.).
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Familiarity with Palantir Foundry for data processing, analysis, and visualization.
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Ability to optimize and query large-scale datasets using data lakes and relational databases.
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Experience with AutoAI for automated model selection and hyperparameter tuning.
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Experience with Google Colab for collaborative machine learning development.
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Excellent problem-solving and communication skills, with the ability to explain complex concepts to business stakeholders.
Preferred Qualifications:
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Experience with MLOps for continuous deployment, monitoring, and retraining of machine learning models.
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Knowledge of business intelligence and reporting tools for data visualization.
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Background in supply chain, logistics, or operational forecasting.
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Experience in both batch and real-time data processing architectures.
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Ability to optimize SQL queries and data transformations for performance improvements.
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Familiarity with object-oriented programming languages such as C#, Java, or JavaScript (optional but beneficial).
Vaco by Highspring promeut un milieu de travail diversifié et encourage fortement les femmes, les personnes de couleur, les membres des communautés LGBTQ+, les personnes handicapées, les membres de minorités ethniques, les résidents nés à l’étranger et les anciens combattants à postuler.
Avis : Égalité des chances en matière d’emploi
Vaco by Highspring garantie l’égalité des chances et ne discrimine pas les employé.e.s ou candidat.e.s en fonction de la race (y compris les traits historiquement associés à une race tels qu’une coiffure ou la texture des cheveux), couleur de la peau, sexe (y compris la grossesse ou des conditions connexes), religion ou croyances, origine nationale, citoyenneté, âge, situation de handicap, statut d’ancien.ne combattant.e, appartenance à un syndicat, origine ethnique, genre, identité de genre, expression de genre, orientation sexuelle, état matrimonial, affiliation politique, ou toute autre caractéristique protégée comme requis par la loi.
Vaco by Highspring et ses sociétés mères, sociétés affiliées et filiales (Vaco by Highspring) s’engagent à inclure pleinement toutes les personnes qualifiées. Dans le cadre de cet engagement, Vaco by Highspring veillera à ce que les personnes handicapées bénéficient d’aménagements raisonnables. Si un aménagement raisonnable est nécessaire pour participer au processus de candidature ou d’entrevue, pour vaquer à des fonctions professionnelles essentielles et/ou pour bénéficier d’autres avantages et privilèges liés à l’emploi, veuillez contacter HR@vaco.com.
Vaco by Highspring souhaite également que tous les candidats connaissent leurs droits, à savoir que la discrimination sur le lieu de travail est illégale.
En vous soumettant à ce poste, vous acceptez de donner à Vaco by Highspring le droit exclusif de présenter votre candidat pour l’opportunité d’emploi précédente. Vous convenez en outre que vous avez représenté des informations vous concernant avec exactitude et que vous n’avez pas déformé vos qualifications de manière affirmative. Vous acceptez également de garder confidentielle, dans toute la mesure permise par la loi, toute information que vous apprenez de Vaco by Highspring sur le poste et vous limiterez la divulgation des informations sur le poste uniquement dans la mesure nécessaire pour exécuter toute obligation dans la poursuite de votre candidature. En échange, Vaco by Highspring accepte de faire des efforts raisonnables pour vous représenter par le biais de toute sollicitation, sélection d’emploi et dispersion de CV.
Avis de confidentialité
Vaco by Highspring, ses sociétés mères, ses filiales et les sociétés du même groupe (« nous », « nos » ou « Vaco by Highspring») respectent votre vie privée et s’engagent à présenter un avis transparent concernant leurs politiques.
- Les résidents de la Californie peuvent consulter l’avis relatif à la collecte de renseignements publié par le service des RH de Vaco by Highspring à l’intention des candidats et des employés de la Californie ici.
- Les résidents de la Virginie peuvent accéder à nos politiques propres à leur État ici.
- Les résidents de tous les autres États peuvent accéder à nos politiques ici.
- Les résidents canadiens peuvent consulter nos politiques en anglais ici et en français ici.
- Les résidents des pays où le RGPD s’applique peuvent accéder à nos politiques ici.
Avis sur la transparence salariale
La détermination de la rémunération pour ce poste (et d’autres) chez Vaco by Highspring dépend d’un large éventail de facteurs, notamment :
- les compétences, l’expérience et la formation de la personne;
- les exigences relatives au permis d’exercice et à l’agrément;
- l’emplacement du bureau et d’autres considérations géographiques;
- d’autres besoins professionnels et de l’entreprise.
Ainsi, comme l’exige la loi locale, Vaco by Highspring estime que l’échelle salariale ci-dessus représente une estimation raisonnable de la rémunération de base d’une personne embauchée à ce poste dans des régions qui requièrent la divulgation de l’échelle salariale. La personne peut également être admissible à des primes discrétionnaires.