Vereinigte Staaten
Redwood Materials
Hitachi
Data Scientist I oder II (MAD-BS-OR)
RemoteVereinigte Staaten
Hillsboro, Oregon, United States
PythonSQLPostgreSQLDockerKubernetes
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Über die Stelle
Standort: (HTA) NCP (Hillsboro, OR)
Job-ID: R0128931
Datum der Ausschreibung: 2026-05-01
Beruf (Jobkategorie): Datenanalyse/Business Intelligence
Arbeitszeitmodell: Vollzeit
Remote: Nein
REISETAETIGKEIT: Bis zu 5% (international)
REMOTE ARBEIT: Hybrid (+50% Remote) – Remote 60% / Vor Ort 40%
ERWARTETER GEHALTSBEREICH: Data Scientist I: $99,608 - $136,961 jährlich
Data Scientist II: $121,673 - $167,301 jährlich
Dieser Gehaltsrahmen bezieht sich nur auf das Grundgehalt der Position. Diese Position kann für andere Vergütungen, einschließlich Bonuszahlungen und/oder Zulagen, in Frage kommen.
Kandidaten erhalten während des Interview- und Auswahlverfahrens weitere Informationen.
Positionslevel: Dem am besten geeigneten Kandidaten wird nach Bewertung der Ausbildung, Erfahrung, Schulung, Kenntnisse, Fähigkeiten und Fertigkeiten des Bewerbers ein Jobtitel/Level (Data Scientist I vs. Data Scientist II) angeboten, der am besten geeignet ist.
Equal Opportunity Employer (EOE)
Hitachi High-Tech America, Inc. ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Hitachi High-Tech America, Inc. setzt sich für gleiche Beschäftigungsmöglichkeiten für qualifizierte Bewerber ein, ohne Diskriminierung aufgrund tatsächlicher oder vermeintlicher Rasse (einschließlich Merkmalen, die historisch mit Rasse verbunden sind, wie natürliche Frisuren), Hautfarbe, nationaler Herkunft, Abstammung, religiöser Überzeugung, Alter, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlecht (einschließlich Geschlechtsausdruck und Geschlechtsidentität), Familienstand, Status als eingetragener Lebenspartner, Familienstand, Militär- und Veteranenstatus, Status als Opfer häuslicher Gewalt, Gesundheitszustand (einschließlich genetischer Merkmale), körperlicher oder geistiger Behinderung, Schwangerschaft oder einer anderen gesetzlich geschützten Eigenschaft oder Status.
Wenn Sie eine angemessene Vorkehrung für die Fertigstellung dieser Bewerbung, ein Vorstellungsgespräch, die Durchführung von Eignungsprüfungen oder die sonstige Teilnahme am Mitarbeiterauswahlverfahren benötigen, richten Sie Ihre Anfragen bitte an HTA-AccommodationRequests@hitachi-hightech.com [HTA-AccommodationRequests@hitachi-hightech.com]
Firmenname: HITACHI HIGH-TECH AMERICA, INC.
Stellenbeschreibung
POSITION: Data Scientist I oder II
DIVISION: Metrology and Analysis Systems Division (MAD)
COMPANY: Hitachi High-Tech America, Inc. (“HTA”)
ZUSAMMENFASSUNG DER POSITION
Data Scientists sind verantwortlich für die Entwicklung und Wartung von Künstliche Intelligenz (KI) Software und Systemen für Hitachi High-Tech America, Inc. (HTA) Produkte.
HAUPTAUFGABEN
- Praktische Entwicklung und Schreiben von Algorithmen in machine learning, statistischer Modellierung, neuronalen Netzen und Mustererkennung aus der Datenexploration
- Entwicklung, Training und Bereitstellung von ML-Modellen für Zeitreihenprognosen und Anomalieerkennung. Klassifizierung und Regression auf tabellarischen Daten und Sensordaten, vorausschauende Wartung und Fehlererkennung
- Entwurf von End-to-End ML-Pipelines einschließlich Datenerfassung, Feature Engineering, Modelltraining, -bewertung und -bereitstellung
- Leitung und Unterstützung von Ursachenanalysen (RCA) unter Verwendung datengesteuerter Ansätze
- Aufbau von Frameworks für Fehlerbaumanalysen (FTA) und Identifizierung von Fehlermodi
- Zusammenarbeit mit Fachexperten (Engineering, Betrieb), um Fehlermuster in ML-Features und Modelle zu übersetzen
- Entwurf und Entwicklung von Agentic AI-Systemen, die fähig sind zu:
- Autonomes Schlussfolgern über strukturierte und unstrukturierte Daten
- Werkzeugnutzung (Abfragesysteme, APIs, Analyse-Pipelines)
- Mehrstufige Entscheidungsfindung und Diagnose-Workflows
- Implementierung von LLM-basierten Systemen mit:
- Tool-Calling-Frameworks
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Strukturierte Ausgaben und Validierungs-Pipelines
- Partnerschaft mit funktionsübergreifenden Teams (Data Engineers, Software Engineers, Fachexperten)
- Aufbau skalierbarer, produktionsreifer Lösungen unter Verwendung von:
- Python-basierten ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
- Datenverarbeitungswerkzeugen (Pandas, Spark, SQL)
- Bereitstellung von Modellen und Diensten unter Verwendung von:
- REST APIs (FastAPI, Flask)
- Containerisierung (Docker, Kubernetes)
- Arbeit mit modernen Datenplattformen:
- Zeitreihen-Datenbanken (z. B. Prometheus, InfluxDB)
- Analyse-Datenbanken (z. B. ClickHouse, PostgreSQL)
- Vektor-Datenbanken (z. B. Qdrant, FAISS)
- Übersetzung von Geschäftsproblemen in technische Lösungen
- Erstellung von Architekturen und komplexen Designs in Eigenverantwortung und deren Dokumentation
- Integration und Testen von Software zur Bestätigung der Einhaltung von Spezifikationen
- Erstellung von funktionalen Spezifikationen
- Teilnahme an Design-Reviews, Code-Reviews von Kollegen und Test-Reviews
- Durchführung von Funktionstests
- Sonstige anfallende Aufgaben
Mindestanforderungen
ANFORDERUNGEN AN AUSBILDUNG, LIZENZEN UND/ODER ZERTIFIZIERUNGEN
- Master of Science Abschluss in Data Science, Statistik, Informatik oder einem vergleichbaren quantitativen Fachgebiet
ANFORDERUNGEN AN ERFAHRUNG UND REISETAETIGKEIT
- Mindestens fünf (5) Jahre praktische Erfahrung im Schreiben von Algorithmen in Machine Learning, statistischer Modellierung, neuronalen Netzen und Mustererkennung aus der Datenexploration
- Fünf (5) Jahre Erfahrung in Data Science / Machine Learning
- Starke Programmierkenntnisse in Python
- Nachgewiesene Erfahrung mit:
- Zeitreihenanalyse und Anomalieerkennung
- Statistische Modellierung und machine learning Algorithmen
- Praktische Erfahrung mit:
- Ursachenanalyse (RCA)
- Fehlerbaumanalyse (FTA) oder Fehlermodellierung
- Erfahrung in der Arbeit mit realen, verrauschten und groß angelegten Datensätzen
- Erfahrung mit Agentic AI / LLM Systemen, einschließlich:
- Tool-Calling-Architektur
- RAG-Pipelines
- Prompt Engineering und Bewertungsframeworks
- Vertrautheit mit:
- Verteilten Systemen und skalierbarer ML-Infrastruktur
- MLOps-Praktiken (CI/CD, Überwachung, Modellversionierung)
- Kenntnisse in:
- Signalverarbeitung oder physikbasierter Modellierung
- Graph-basierter Schlussfolgerung oder kausaler Inferenz
- Erfahrung im gesamten Softwareentwicklungszyklus, muss mit agilen und iterativen Methoden vertraut sein
- Erfahrung mit Test-Driven Development unter Verwendung von Tools zur Erkennung von Leistungsproblemen und Speicherlecks.
- Diese Position erfordert internationale Geschäftsreisen – bis zu 5%
ANFORDERUNGEN AN FÄHIGKEITEN UND KOMPETENZEN / SICHERHEITSANFORDERUNGEN
- Fähigkeit zur Untersuchung und Anwendung neuer Technologien
- Effektive mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich der Fähigkeit, komplexe oder technische Konzepte effektiv zu vermitteln.
- Ausgezeichnete Fähigkeiten im Aufbau von Beziehungen
- Allgemeine technische Kenntnisse von Halbleiter-Messtechnikgeräten
- Starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten im Ingenieurwesen
- Proaktive Durchführung von F&E-Aktivitäten und Lieferung greifbarer Ergebnisse unter Einhaltung von Fristen
- Fähigkeit, mehrere Aufgaben zu verwalten und die Arbeit entsprechend zu priorisieren
- Längere Arbeitszeiten als üblich bei Releases und Kundeneskalationen
- Selbstständig, eigenverantwortlich und diszipliniert, aber auch in der Lage, effektiv als Teil eines Teams zu agieren
- Fähigkeit, Sicherheitsrichtlinien zu verstehen und durchzusetzen
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