Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
Datafold, Inc.
Соединенные Штаты1 месяц назад
155 000 USD
в год
Грейд
Middle
Опыт работы
от 2 лет
Формат работы
Удалённо
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Data Scientist - Migration Intelligence Datafold, Inc. - Бруклин, Нью-Йорк Возможность удаленной работы с континентальной части США.
Оценивать сторонние инструменты, платформы и новые технологии, связанные с миграцией данных, инфраструктурой данных и рабочими процессами с использованием ИИ, включая техническое сравнение и анализ осуществимости интеграции, а также оценку «создать или купить»
Разрабатывать и применять количественные модели и аналитические фреймворки для оценки рисков миграции, прогнозирования проблем с качеством данных и проверки согласованности данных между исходной и целевой средой баз данных на протяжении всего процесса реализации проекта миграции
Координировать сквозную реализацию проектов миграции данных клиентов, включая определение объема работ, последовательность, планирование этапов, выявление рисков, управление зависимостями и кросс-функциональное выполнение с участием внутренних команд, клиентов и внешних партнеров
Разрабатывать, создавать и поддерживать внутренние конвейеры данных и поддерживающую инфраструктуру, которые интегрируют разнообразные структурированные и неструктурированные источники данных для аналитических и отчетных целей, а также для операционных сценариев использования
Разрабатывать воспроизводимые аналитические руководства, фреймворки миграции и ускорители операционной деятельности на основе данных, основанные на практическом опыте реализации проектов
Внедрять мониторинг качества данных, автоматическую проверку регрессии и рабочие процессы анализа происхождения данных с использованием Python и SQL для поддержки разработки платформы и работы с клиентами по миграции
Оценивать облачные и мультиоблачные среды данных на предмет экономической эффективности, надежности и рисков интеграции, производя аналитические рекомендации, которые информируют архитектурные решения и решения по выбору поставщиков
Реализовывать модели данных, панели мониторинга и внутренние структуры отчетности, которые объединяют несколько источников информации в действенные выводы для продуктовых, продажных и операционных команд
Поддерживать технологические партнерства и усилия по внешнему сотрудничеству, оценивая возможности интеграции и координируя технически обоснованное внедрение партнерских решений
Выступать в качестве внутреннего эксперта по оценке конвейеров данных и методологиям миграции, проверяя аналитические рабочие процессы на внутренних данных и преобразуя операционные выводы в структурированную обратную связь по продукту
Степень магистра в области науки о данных, прикладной математики или тесно связанной количественной области
Минимум 2 года предыдущего опыта работы в области науки о данных, оценки технологий или прикладной аналитики. Опыт должен включать оценку производительности технологий AI/ML
$155,000.00/Год
Data Scientist - Migration Intelligence Datafold, Inc. - Brooklyn, NY May telecommute from the continental U.S.
Evaluate third-party tools, platforms, and emerging technologies relevant to data migration, data infrastructure, and AI-assisted workflows, including technical benchmarking and integration feasibility analysis, and build-versus-buy assessment.
Develop and apply quantitative models and analytical frameworks to assess migration risk, predict data quality issues, and validate data consistency across source and target database environments throughout migration project delivery.
Coordinate end-to-end delivery of customer data migration projects, including scoping, sequencing, milestone planning, risk identification, dependency management, and cross-functional execution across internal teams, customers, and external partners.
Design, build, and maintain internal data pipelines and supporting infrastructure that integrate diverse structured and unstructured data sources for analytics and reporting and operational use cases.
Develop repeatable analytical playbooks, migration frameworks, and data-driven operational accelerators based on hands-on project delivery experience.
Implement data quality monitoring, automated regression validation, and lineage analysis workflows using Python and SQL to support platform development and customer migration engagements.
Evaluate cloud and multi-cloud data environments for cost efficiency, reliability, and integration risk, producing analytical recommendations that inform architectural and sourcing decisions.
Implement data models, dashboards, and internal reporting structures that unify multiple sources of information into actionable insights for product, sales, and operational teams.
Support technology partnerships and external cooperation efforts by assessing integration opportunities and coordinating the technically sound implementation of partner solutions.
Act as an internal subject matter resource for data pipeline evaluation and migration methodologies, validating analytical workflows on internal data and translating operational findings into structured product feedback.
Master's Degree in Data Science, Applied Mathematics, or a closely related quantitative field.
At least 2 years of previous experience in Data Science, Technology Evaluation, or Applied Analytical roles. Experience must include performance assessment of AI/ML technologies.
$155,000.00/Year
Datafold is an equal opportunity employer and does not discriminate against any employee or applicant for employment based on race, color, religion, sex, national origin, age, disability, genetic information, sexual orientation, gender identity, marital status, military status, or any other protected characteristic. We are committed to providing equal employment opportunities to all individuals. We strive to create an inclusive and diverse work environment where all employees are valued and unique perspectives are respected and celebrated.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 132 000 до 166 000
