工程师数据（回填）

Everstream Analytics 的风险评分和预测洞察设定了全球供应链标准，帮助全球公司将供应链转变为改变业务、改变市场、粉碎竞争对手的资产。我们提供了比传统数据更全面的信息、更锐利的分析和更准确的预测。像谷歌、施耐德电气、联合利华和金宝汤这样的公司都依赖 Everstream Analytics 来推动他们的供应链更快、更智能、更安全、更可持续！
对 Everstreamers 来说最重要的事情
无论面临什么挑战，我们都会尽我们最大的努力。我们是敏锐的、专注的、坚定的，作为一个团队，我们是不可阻挡的。当然，我们有像“诚信”和“诚实”这样的价值观——这是理所当然的——但我们的核心价值观更深入：
大胆 | 我们是大胆的。我们打破现状，做别人没有、不能或不愿做的事情
毅力 | 我们完成任务并继续前进，这样我们的客户也可以这样做
乐观 | 我们有积极的态度，而不是说“不”，我们找出如何做到
美德 | 我们以正确的方式做正确的事情——特别是在困难的时候
团结 | 当我们庆祝彼此和我们的差异时，我们都会变得更好

作为一名项目团队的成员，数据科学家将帮助塑造我们如何使用数据来构建模型并生成可操作的洞察。这个解决方案将为我们的客户提供一个风险意识的供应链，这将推进业务结果。该项目专注于识别、捕获、分析和转换行业数据源，以便在发现和构建客户的次级供应商网络中使用。
首选知识与背景
 需要精通 Python。
 熟悉数据转换和建模技术，如聚类、自然语言处理和实体解析。
 了解概率和统计学习方法
 了解制造、地理位置和/或海关进出口数据源的知识。
了解 SPARK 或位置信息经验。
 有从地址、地理坐标、地理围栏、时间戳、货物或人类流动性中派生和处理的经验。
 候选人必须具有大数据或位置/货物信息的经验。

预期任务
作为项目团队中的数据科学家/大数据分析员，您将使用您的技能：
 数据探索 - 发现行业数据源，以支持构建行业特定的知识图谱。
 数据整理 - 使用地理编码和自然语言处理技术进行数据质量评估和转换。
 探索性数据分析 - 进行探索性分析，提取洞察力，揭示数据和知识图谱中的重要群体、趋势和关系。
 文档化 - 通过 JIRA / Confluence 报告进展和沟通问题。
 分析和报告 - 评估发现结果并向利益相关者总结结论。
数据科学家将接触到包括航运、供应商、新闻和事件数据在内的各种数据集。他们将与团队合作构建模型和管道，解决将在生产软件环境中部署的行业问题。他们将熟悉图形数据库技术以及如何查询图形以找到对客户感兴趣的关系。
由于我们杰出的人才，我们处于变革的前沿，并将尖端产品和服务推向市场。我们专注于增长，以便我们的人员、我们的业务和我们的客户都能实现他们的全部潜力。它需要决心、专注和韧性来扩展一个高增长、全球性的业务。我们正在寻找内在驱动力的人来创造、构建、解决和推动界限，以提供我们客户所熟知和喜爱的无与伦比的创新和服务。Everstreamers 不害怕模糊性、变化的优先级、变化的组织结构或转向新策略。他们在变化中茁壮成长，并付出努力实现看似不可能的事情。这并不总是容易的，但总是值得的。这听起来像你吗？在 Everstream 成长你的职业生涯。