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Leidos ist ein Systemintegrator, der in den Bereichen Wissenschaft, Technologie und Ingenieurwesen tätig ist, um komplexe Kundenmissionen zu unterstützen. Das Unternehmen arbeitet in den Bereichen Luftfahrt, Verteidigung, Energie, Regierung, Gesundheitswesen, Nachrichtendienste, Wissenschaft und Raumfahrt. Zu seinen Kompetenzen gehören künstliche Intelligenz, digitale Modernisierung, Cyberoperationen und integrierte Missionssoftware. Außerdem entwickelt Leidos Lösungen wie Systeme zur Abwehr unbemannter Luftfahrzeuge und Infrastrukturen für Elektrofahrzeuge im militärischen Einsatz. Zum weiteren Profil des Unternehmens gehören der Fokus auf Vielfalt, Gleichberechtigung und Inklusion, Nachhaltigkeit, gemeinnützige Initiativen und Programme für die Gemeinschaft.
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Stellen im Unternehmen

Remote Data Scientist für angewandte KI und Performance Management

Werden Sie bei Leidos als Remote Data Scientist für angewandte KI tätig und nutzen Sie Python, maschinelles Lernen und KI, um das Performance Management für ein einsatzkritisches Marineprogramm zu verbessern. Identifizieren Sie POAM-Potenziale und entwickeln Sie wiederverwendbare Analysefähigkeiten.

USVereinigte Staaten
87.100 $ – 157.450 $ / Jahr
RemoteVollzeitJuniorMittlere StufeErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
Python

Beschreibung

  • Analysieren Sie komplexe Betriebsdaten mit Data-Science- und KI-Methoden, um Leistungsrückgänge, systemische Probleme und Verbesserungsmöglichkeiten aufzudecken.
  • Entwickeln Sie codebasierte Analysen und Modelle zur automatisierten oder teilautomatisierten Identifizierung von Leistungsverbesserungspotenzialen.
  • Setzen Sie KI und fortgeschrittene Analysen ein, um die Wirksamkeit von POAM im Hinblick auf vertragliche Leistungsziele zu bewerten, zu priorisieren und zu stärken.
  • Arbeiten Sie mit Performance-Analysten, Ingenieuren und Stakeholdern zusammen, um betriebliche Herausforderungen in datenbasierte Lösungen zu überführen.
  • Wählen Sie geeignete KI-Methoden aus und wenden Sie sie an, wobei ein angemessenes Maß an Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit gewährleistet wird.
  • Erstellen Sie wiederverwendbare analytische Methoden, Codes und Arbeitsweisen, die die Data-Science- und KI-Fähigkeiten des Teams erweitern.
  • Präsentieren Sie analytische Ergebnisse klar und überzeugend vor technischen Zielgruppen, Geschäftstakeholdern und Führungskräften.
  • Tragen Sie zu umfassenderen Leistungsinitiativen der US Navy, einschließlich WAM, bei, indem Sie geeignete Methoden über SLR-orientierte Anwendungen hinaus erweitern.

Anforderungen

  • Bachelorabschluss mit 4–8 Jahren einschlägiger Berufserfahrung oder Masterabschluss mit 2–6 Jahren einschlägiger Berufserfahrung.
  • Zusätzliche Berufserfahrung kann die Abschlussanforderung ersetzen.
  • US-Staatsbürgerschaft sowie die Fähigkeit, eine aktive DoD-Geheimhaltungsfreigabe zu erlangen und aufrechtzuerhalten.
  • Erfahrung in der Anwendung von Data Science, maschinellem Lernen oder KI auf praktische betriebliche oder leistungsbezogene Herausforderungen.
  • Ausgeprägte Fähigkeit zur Problemformulierung, einschließlich des Umgangs mit Mehrdeutigkeit, der Identifizierung geeigneter Daten und der Auswahl passender Analysemethoden.
  • Sichere Beherrschung von Python oder einer vergleichbaren Sprache für Datenanalyse und Modellierung.
  • Erfahrung in der Analyse großer, unstrukturierter oder vielfältiger Datensätze.
  • Fähigkeit, komplexe analytische Ergebnisse klar zu vermitteln und mit nachvollziehbaren Argumenten zu untermauern.
  • Bereitschaft zur Zusammenarbeit in einem multidisziplinären Team.
  • Erfahrung mit angewandtem maschinellem Lernen, statistischer Modellierung oder KI zur Mustererkennung, Priorisierung oder Prognose.
  • Verständnis betrieblicher Kennzahlen, Service-Level-Agreements oder vertraglich geprägter Umgebungen.
  • Fähigkeit, anspruchsvolle Analysetechniken mit Erklärbarkeit und dem Vertrauen der Stakeholder in Einklang zu bringen.
  • Erfahrung mit der Einführung von KI, plattformorientierten Ansätzen oder wiederverwendbaren Analyse-Frameworks.
  • Erfahrung in großen oder unternehmensweiten Umgebungen.

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