Data Scientist
Data Scientist es una oferta abierta en Ignite Digital, una empresa del sector aeroespacial y defensa. La oferta indica Chesapeake, Estados Unidos como ubicación. Lo clasificamos como un puesto de nivel intermedio en datos y machine learning. Tecnologías que menciona la oferta: scikit-learn, Tableau, Power BI, AWS, Azure y GCP. Se requieren 4+ años de experiencia. Se requiere un título universitario. Hay 37 puestos abiertos de Ignite Digital en este sitio, 12 de ellos en IT e ingeniería.
Publicado hace 1 día · Última revisión: 2026-10-23
Sobre Ignite Digital
Aeroespacial y defensa Empresa no tecnológica con equipo IT 37 puestos abiertos, 32% en IT e ingeniería. Roles con más ofertas: Datos y machine learning (7), Gestión de proyectos y programas (7), Estrategia, consultoría y análisis (6).
Empleos similares
empleos de datos y machine learning en Estados Unidos: 1053 abiertos
- Data Engineer Senior — EOS, Burlingame, California, United StatesOriginal: Senior Data Engineer
- Senior Data Analyst, Enterprise — 1Password, Remote (United States | Canada)
- Senior Applied AI Engineer I — Juniper Square, USA
- Senior Product Data Analyst - Payments & Financial Services — BILL, United States
- Ingeniero/a de AI Mid — Clera, San FranciscoOriginal: Mid-Level AI Engineer
- Data Scientist Asociado/a — Jerry.ai, New York, New York | Chicago, Illinois | Boston, Massachusetts | San Francisco Bay AreaOriginal: Associate Data Scientist
- Data Scientist — Jerry.ai, New York, New York | Chicago, Illinois | Boston, Massachusetts | San Francisco Bay AreaOriginal: Data Scientist
- Founding Applied AI Engineer — Clera, San Francisco
| Modalidad | Modalidad no indicada |
| Nivel | Intermedio |
| Rol | Datos y machine learning |
| Países | Estados Unidos |
| Lenguajes | PythonRSQL |
| Datos clave | Stack: Python, R, SQL, scikit-learn, Tableau, Power BI, AWS, Azure, GCP, Hadoop, Spark · Experiencia: 4+ años · Título universitario obligatorio · Habilitación de seguridad obligatoria |
La descripción completa está en la oferta original. Las etiquetas se asignan automáticamente y pueden tener errores. Sobre los datos