Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Data Scientist

hybridHouston, Texas, USСкор 57.5/1001д назад
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
delta lakegitpysparkpythonsparksql
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
Data Scientist - Energy (Oil & Gas) Houston, TX (Hybrid) About this position: Context Labs is seeking an early-career Data Scientist to support the deployment of Context Labs’ Decarbonization as a Service™ platform, built on our Immutably™ Data Fabric technology. This role sits at the intersection of data science, engineering, scientific computing, product development and real-world emissions domain application. You will work with complex, real-world energy and emissions data and collaborate with application engineers, data engineers, and product teams to translate engineering methodologies and research ideas into robust, scalable analytical capabilities. We do not expect you to arrive knowing every technology, emissions methodology, or aspect of the energy industry. We seek strong quantitative reasoning, Python and SQL proficiency, and a self-driven curiosity to learn new technologies and own complex challenges. This position reports to the Data Science Architect. In this role you will : Work with domain experts to understand engineering and emissions methodologies, assumptions, and requirements and translate them into computational solutions. Develop, implement, validate, and document robust and reproducible emissions calculations and analytical methodologies. Explore complex customer datasets, understand their structure and meaning, identify data-quality issues, and investigate discrepancies. Implement scalable analytical workflows using Python, SQL, and PySpark, working w
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs