Leidos היא חברת אינטגרציה של מערכות הפועלת בתחומי המדע, הטכנולוגיה וההנדסה כדי לתמוך במשימות מורכבות של לקוחותיה. פעילותה משתרעת על פני תעופה, ביטחון, אנרגיה, ממשל, שירותי בריאות, מודיעין, מדע וחלל, וכוללת יכולות בתחומי בינה מלאכותית, מודרניזציה דיגיטלית, פעילות סייבר ותוכנות משימה משולבות. החברה מפתחת גם פתרונות כגון מערכות נגד כלי טיס בלתי מאוישים ותשתיות לרכב חשמלי לשימוש צבאי. הפעילות הרחבה של Leidos כוללת גם דגש על גיוון, שוויון והכלה, קיימות, יוזמות צדקה ותוכניות קהילתיות.
מדען נתונים מרחוק בתחום הבינה המלאכותית היישומית וניהול הביצועים
הצטרפו ל-Leidos כמדען נתונים יישומי מרחוק, תוך שימוש ב-Python, בלמידת מכונה ובבינה מלאכותית לשיפור ניהול הביצועים בתוכנית חיונית למשימה של הצי. זיהוי הזדמנויות POAM ופיתוח יכולות אנליטיות לשימוש חוזר.
ארצות הברית87,100 $ – 157,450 $ / שנה
מרחוקמשרה מלאהג׳וניוררמת בינייםשפה נדרשת: אנגליתמדען נתוניםתיאור
- ניתוח נתונים תפעוליים מורכבים באמצעות מדעי הנתונים ובינה מלאכותית כדי לחשוף ירידות ביצועים, בעיות מערכתיות והזדמנויות לשיפור.
- פיתוח ניתוחים ומודלים בגישה של קוד תחילה לזיהוי אוטומטי או חצי-אוטומטי של הזדמנויות לשיפור ביצועים.
- יישום בינה מלאכותית ואנליטיקה מתקדמת כדי להעריך, לתעדף ולחזק את האפקטיביות של POAM מול יעדי ביצוע חוזיים.
- שיתוף פעולה עם מנתחי ביצועים, מהנדסים ובעלי עניין כדי להפוך אתגרים תפעוליים לפתרונות מבוססי נתונים.
- בחירה ויישום של שיטות בינה מלאכותית מתאימות תוך שמירה על רמות נאותות של יכולת הסבר והגנה על המסקנות.
- יצירת שיטות אנליטיות, קוד ונהלים לשימוש חוזר, המרחיבים את יכולות הצוות במדעי הנתונים ובבינה מלאכותית.
- הצגת ממצאים אנליטיים באופן ברור ואמין בפני קהלים טכניים, בעלי עניין עסקיים והנהלה.
- תרומה למאמצי ביצועים רחבים יותר של הצי, כולל WAM, באמצעות הרחבת שיטות רלוונטיות מעבר ליישומים המתמקדים ב-SLR.
דרישות
- תואר ראשון עם 4–8 שנות ניסיון רלוונטי, או תואר שני עם 2–6 שנות ניסיון רלוונטי.
- ניסיון מקצועי נוסף עשוי להחליף את דרישת התואר.
- אזרחות אמריקאית ויכולת לקבל ולשמור על סיווג ביטחוני פעיל ברמת Secret של משרד ההגנה האמריקאי.
- רקע ביישום מדעי הנתונים, למידת מכונה או בינה מלאכותית על אתגרים תפעוליים או אתגרי ביצועים מעשיים.
- יכולת חזקה למסגור בעיות, כולל פירוש עמימות, זיהוי נתונים שימושיים ובחירת שיטות אנליטיות מתאימות.
- שליטה ב-Python או בשפה דומה לניתוח נתונים ולמידול.
- ניסיון בניתוח מערכי נתונים גדולים, לא מסודרים או מגוונים.
- יכולת לתקשר ממצאים אנליטיים מורכבים בבהירות ולתמוך בהם בנימוקים שניתן להגן עליהם.
- נכונות לשתף פעולה בצוות רב-תחומי.
- ניסיון בלמידת מכונה יישומית, מידול סטטיסטי או בינה מלאכותית לזיהוי תבניות, לתעדוף או לחיזוי.
- הבנה של מדדים תפעוליים, הסכמי רמת שירות או סביבות המבוססות על חוזים.
- יכולת לאזן בין טכניקות אנליטיות מתקדמות לבין יכולת הסבר ואמון בעלי העניין.
- היכרות עם הטמעת בינה מלאכותית, גישות מוכוונות פלטפורמה או מסגרות אנליטיקה לשימוש חוזר.
- ניסיון בעבודה בסביבות בקנה מידה גדול או בסביבות ארגוניות.