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General Dynamics Information Technology
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General Dynamics Information Technology (GDIT) bietet Beratungs-, digitale Modernisierungs- und Anwendungsdienstleistungen für Behörden und Verteidigungsorganisationen. Das Leistungsspektrum umfasst künstliche Intelligenz, Cloud Computing, Cybersicherheit, Hochleistungsrechnen und Quantentechnologien sowie geschäftskritische Programme in den Bereichen Logistik und Lieferkettenmanagement, Nachrichtendienste und Heimatschutz. Das Unternehmen ist außerdem in den Bereichen Beratung, Gesundheitswesen und Logistik tätig und legt bei seinen Einstellungsaktivitäten Wert auf vielfältige Teams und das Wohlbefinden der Mitarbeitenden. Die Positionen bei GDIT könnten für Fachkräfte interessant sein, die neue Technologien auf komplexe Herausforderungen im öffentlichen Sektor und im Bereich der nationalen Sicherheit anwenden möchten.
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Senior Data Scientist – Datenkatalog und Metadaten-Governance bei GDIT

Data Scientist zur Unterstützung der NASA-Programme von GDIT durch Katalogisierung und Governance von Portfoliodaten. Etabliert Metadatenstandards, Datenherkunft und die unternehmensweite Einführung eines Datenkatalogs.

USVereinigte Staaten
81.349 $ – 103.500 $ / Jahr
RemoteVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
Informatica

Beschreibung

  • Unterstützung der NASA-Programme von GDIT
  • Klare, konsistente und durchsuchbare Datensätze für Portfoliodatensätze erstellen
  • Taxonomien, kontrollierte Vokabulare, ein gemeinsames Business-Glossar, Metadatenstandards und Dokumentationspraktiken entwickeln und pflegen
  • Standards für Katalogisierung und Metadaten etablieren und das Datenteam für deren Einhaltung verantwortlich machen
  • Analysten, Ingenieuren und Programmmitarbeitenden helfen, Datenherkunft und Einschränkungen zu finden, zu interpretieren und zu bewerten
  • Neue Datensätze aufnehmen und veraltete Datensätze außer Betrieb nehmen
  • Datenherkunft und Eigentümerschaft dokumentieren, Sensibilitäts- und kontrollierte (CUI-)Klassifizierungen anwenden sowie Datenqualitätsprobleme identifizieren
  • Die durchgängige Datenherkunft über Quellen, Systeme, Eigentümer, Datenflüsse, Transformationen und nachgelagerte Nutzer hinweg verfolgen
  • Einen unternehmensweiten Datenkatalog wie DataHub, Atlan, Collibra, Alation oder Microsoft Purview bewerten, implementieren und integrieren
  • Das Metadatenmodell definieren und den Katalog mit den Datenquellen des Portfolios verbinden
  • Die Katalogintegration mit dem Datenorchestrierungstool Dagster pflegen
  • Metriken für Metadatenvollständigkeit, Dokumentation und Aktualität etablieren und überwachen
  • Die Nutzung des Katalogs im gesamten Portfolio steigern und als Ansprechperson für Datenermittlung, Beschreibung und Nutzung fungieren

Anforderungen

  • Masterabschluss in Bibliotheks- und Informationswissenschaft (MLIS/MLS) mit Schwerpunkt Datenkuratierung, Forschungsdatenmanagement oder Informatik oder ein verwandter Abschluss in Informations- oder Datenwissenschaft mit nachgewiesener Erfahrung in Katalogisierung und Metadaten
  • US-amerikanische Staatsbürgerschaft und die Fähigkeit, die erforderliche Sicherheitsfreigabe der Behörde zu erhalten
  • Mindestens fünf Jahre Erfahrung in Datenbibliothekswesen, Forschungsdatendiensten, Datenkuratierung, Metadaten- oder Katalogrollen
  • Praktische Erfahrung im Betrieb eines Datenkatalogs oder einer Plattform für Metadatenmanagement, einschließlich DataHub, Atlan, Collibra, Alation, Informatica, Microsoft Purview oder Amundsen, oder gleichwertige Erfahrung in der Verwaltung eines Metadaten-Repositorys oder Katalogs
  • Verständnis der Prozesse von Datenteams, einschließlich Pipelines, Datenflüssen sowie der Erzeugung und Nutzung von Daten, um Datenherkunft und Metadaten korrekt zu erfassen
  • Fundierte Kenntnisse in Metadatenstandards, Taxonomien, kontrollierten Vokabularen und Datenwörterbüchern
  • Nachgewiesene Fähigkeit, die Einführung eines Katalogs, Standards oder einer gemeinsamen Datenpraxis über mehrere Teams hinweg voranzutreiben
  • Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten sowie die Fähigkeit, technische und programmbezogene Zielgruppen zu verbinden
  • Praktische Kenntnisse in Data Engineering, einschließlich Pipelines und Orchestrierung, Data Warehouses und Data Lakes sowie Transformations-Workflows
  • Praktische Kenntnisse in Data-Science-Methoden, einschließlich der Beschaffung, Aufbereitung und Nutzung von Daten für Analysen und Modellierung

Zusatzleistungen

  • Auswahl an Krankenversicherungsplänen, einschließlich Optionen mit Gesundheitssparkonten
  • Auswahl an Zahnversicherungsplänen
  • Sehversicherung
  • 401(k)-Plan mit Beiträgen vor und nach Steuern sowie Arbeitgeberzuschuss
  • Vollständig flexible Arbeitswochen, sofern möglich
  • Bezahlter Urlaub sowie bezahlte Krankheits- und persönliche Freistellung
  • Bezahlte Feiertage
  • Bezahlter Elternurlaub
  • Militärurlaub
  • Sonderurlaub im Trauerfall
  • Bezahlte Freistellung für Geschworenenpflicht
  • Für neue Mitarbeitende in der Regel 15 bezahlte Urlaubstage pro Kalenderjahr
  • Zusätzliche 10 bezahlte Feiertage pro Jahr
  • Bis zu 160 Stunden bezahlte Familienfreistellung innerhalb eines rollierenden Zeitraums von 12 Monaten für berechtigte Mitarbeitende
  • Kurz- und langfristige Berufsunfähigkeitsversicherung
  • Lebensversicherung
  • Versicherung gegen Unfalltod und Unfallverstümmelung
  • Private Unfallversicherung
  • Versicherung gegen schwere Krankheiten
  • Dienstreise- und Unfallversicherung

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