États-Unis
Redwood Materials
Hitachi
Data Scientist I ou II (MAD-BS-OR)
À distanceÉtats-Unis
Hillsboro, Oregon, United States
PythonSQLPostgreSQLDockerKubernetes
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Lieu : (HTA) NCP (Hillsboro, OR)
ID de poste : R0128931
Date de publication : 2026-05-01
Profession (Catégorie de poste) : Analyse de données/Informatique décisionnelle
Horaire de travail : Temps plein
À distance : Non
DÉPLACEMENT : Jusqu'à 5% (à l'international)
TÉLÉTRAVAIL : Hybride (+50% à distance) – 60% à distance / 40% sur site
FOURCHETTE DE SALAIRE PRÉVUE : Data Scientist I : $99,608 - $136,961 annuellement
Data Scientist II : $121,673 - $167,301 annuellement
Cette fourchette de salaire concerne uniquement le salaire de base du poste. Ce poste peut être éligible à d'autres rémunérations, y compris des primes et/ou des indemnités.
Les candidats recevront des informations supplémentaires pendant le processus d'entretien et de sélection.
Niveau du poste : Le candidat le plus approprié sélectionné pour ce poste se verra proposer un titre/niveau de poste (Data Scientist I ou Data Scientist II) qui sera le plus pertinent après évaluation de la formation, de l'expérience, de la formation, des connaissances, des compétences et des aptitudes de la personne.
Employeur garantissant l'égalité des chances (EOE)
Hitachi High-Tech America, Inc. est un employeur garantissant l'égalité des chances. Hitachi High-Tech America, Inc. s'engage à offrir des opportunités d'emploi égales aux candidats qualifiés sans discrimination fondée sur la race réelle ou perçue (y compris les traits historiquement associés à la race, tels que la coiffure naturelle), la couleur, l'origine nationale, l'ascendance, les croyances religieuses, l'âge, le sexe, l'orientation sexuelle, le genre (y compris l'expression de genre et l'identité de genre), le statut matrimonial, le statut de partenaire domestique enregistré, le statut familial, le statut militaire et d'ancien combattant, le statut de victime de violence domestique, l'état de santé (y compris les caractéristiques génétiques), le handicap physique ou mental, la grossesse, ou toute autre caractéristique ou statut légalement protégé.
Si vous avez besoin d'un aménagement raisonnable pour remplir cette demande, passer un entretien, effectuer des tests préalables à l'embauche ou participer autrement au processus de sélection des employés, veuillez adresser vos demandes à HTA-AccommodationRequests@hitachi-hightech.com [HTA-AccommodationRequests@hitachi-hightech.com]
Nom de l'entreprise : HITACHI HIGH-TECH AMERICA, INC.
Description du poste
POSTE : Data Scientist I ou II
DIVISION : Division Systèmes de Métrologie et d'Analyse (MAD)
ENTREPRISE : Hitachi High-Tech America, Inc. (“HTA”)
RÉSUMÉ DU POSTE
Les Data Scientists sont responsables du développement et de la maintenance des logiciels et systèmes d'Intelligence Artificielle (IA) pour Hitachi High-Tech America, Inc. (HTA).
RESPONSABILITÉS PRINCIPALES
- Développement pratique et écriture d'algorithmes en machine learning, modélisation statistique, réseaux neuronaux et reconnaissance de formes à partir de l'exploration de données
- Développer, entraîner et déployer des modèles ML pour la prévision de séries temporelles et la détection d'anomalies. Classification et régression sur des données tabulaires et de capteurs, maintenance prédictive et prévision de défaillances
- Concevoir des pipelines ML de bout en bout, y compris l'ingestion de données, l'ingénierie des caractéristiques, l'entraînement, l'évaluation et le déploiement des modèles
- Diriger et soutenir les investigations d'analyse des causes profondes (RCA) en utilisant des approches basées sur les données
- Construire des frameworks pour l'analyse des arbres de défaillances (FTA) et l'identification des modes de défaillance
- Collaborer avec des experts du domaine (ingénierie, opérations) pour traduire les modèles de défaillance en caractéristiques et modèles ML
- Concevoir et développer des systèmes d'IA Agentiques capables de :
- Raisonnement autonome sur des données structurées et non structurées
- Utilisation d'outils (moteurs de requête, APIs, pipelines d'analyse)
- Prise de décision en plusieurs étapes et flux de diagnostic
- Implémenter des systèmes basés sur LLM avec :
- Frameworks d'appel d'outils
- Génération augmentée par récupération (RAG)
- Sorties structurées et pipelines de validation
- Collaborer avec des équipes interfonctionnelles (Ingénieurs de données, Ingénieurs logiciels, Experts du domaine)
- Construire des solutions évolutives et prêtes pour la production en utilisant :
- Frameworks ML basés sur Python (par ex., TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
- Outils de traitement de données (Pandas, Spark, SQL)
- Déployer des modèles et des services en utilisant :
- REST APIs (FastAPI, Flask)
- Conteneurisation (Docker, Kubernetes)
- Travailler avec des plateformes de données modernes :
- Bases de données de séries temporelles (par ex., Prometheus, InfluxDB)
- Bases de données analytiques (par ex., ClickHouse, PostgreSQL)
- Bases de données vectorielles (par ex., Qdrant, FAISS)
- Traduire les problèmes commerciaux en solutions techniques
- Créer indépendamment une architecture et des conceptions complexes et les documenter
- Intégrer et tester les logiciels pour confirmer la conformité aux spécifications
- Développer des spécifications fonctionnelles
- Participer aux revues de conception, aux revues de code des pairs et aux revues de tests
- Effectuer des tests fonctionnels
- Autres tâches assignées
Prérequis
EXIGENCES EN MATIÈRE D'ÉTUDES, DE LICENCES et/ou DE CERTIFICATIONS
- Master en Data Science, Statistiques, Informatique ou domaine quantitatif similaire
EXIGENCES EN MATIÈRE D'EXPÉRIENCE ET DE DÉPLACEMENTS
- Doit avoir au moins cinq (5) années d'expérience pratique dans l'écriture d'algorithmes en Machine Learning, modélisation statistique, réseaux neuronaux et reconnaissance de formes à partir de l'exploration de données
- Cinq (5) années d'expérience en Data Science / Machine Learning
- Solides compétences en programmation en Python
- Expérience avérée avec :
- Analyse de séries temporelles et détection d'anomalies
- Modélisation statistique et algorithmes de machine learning
- Expérience pratique avec :
- Analyse des causes profondes (RCA)
- Analyse des arbres de défaillances (FTA) ou modélisation des défaillances
- Expérience de travail avec des ensembles de données réels, bruités et à grande échelle
- Expérience avec l'IA Agentique / systèmes LLM, y compris :
- Architecture d'appel d'outils
- Pipelines RAG
- Ingénierie des prompts et frameworks d'évaluation
- Familiarité avec :
- Systèmes distribués et infrastructure ML évolutive
- Pratiques MLOps (CI/CD, surveillance, versioning des modèles)
- Connaissance de :
- Traitement du signal ou modélisation basée sur la physique
- Raisonnement basé sur des graphes ou inférence causale
- Expérience complète du cycle de vie du développement logiciel, doit être à l'aise avec les méthodologies Agile et itératives
- Expérience du développement piloté par les tests utilisant des outils pour repérer les problèmes de performance et les fuites de mémoire.
- Ce poste nécessite des déplacements internationaux pour des raisons professionnelles – jusqu'à 5%
EXIGENCES EN MATIÈRE DE COMPÉTENCES et APTITUDES / EXIGENCES DE SÉCURITÉ
- Capacité à rechercher et appliquer de nouvelles technologies
- Compétences efficaces en communication orale et écrite, y compris la capacité à communiquer efficacement des concepts difficiles ou techniques.
- Excellentes compétences en matière d'établissement de relations
- Connaissances techniques générales des équipements de métrologie des semi-conducteurs
- Solides compétences analytiques et de résolution de problèmes en ingénierie
- Entreprendre de manière proactive des activités de R&D et fournir des résultats tangibles dans les délais impartis
- Capacité à gérer plusieurs tâches et à prioriser le travail en conséquence
- Travailler plus longtemps que les heures normales si nécessaire lors des mises en production et des escalades clients
- Autonome, indépendant et discipliné, mais aussi capable de fonctionner efficacement en équipe
- Capacité à comprendre et à appliquer les politiques de sécurité
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