GE Aerospace merancang dan mengeluarkan enjin jet serta turboprop, bersama sistem bersepadu untuk pesawat komersial, ketenteraan, perniagaan dan penerbangan am. Operasinya merangkumi pembuatan aeroangkasa, pertahanan dan teknologi penerbangan, dengan tumpuan untuk meningkatkan kecekapan enjin, menyokong keserasian dengan bahan api alternatif serta memajukan keselamatan dan inovasi dalam industri penerbangan.
Ilmuwan Data Senior Staf – Jacksonville, FL (Di Lokasi)
Memimpin inisiatif AI, pembelajaran mesin, dan analitik tingkat lanjut untuk Unison, bagian dari GE Aerospace. Membimbing tim, mengembangkan ilmuwan data, dan mengubah kebutuhan pelanggan menjadi model berdampak tinggi yang siap diterapkan.
Deskripsi
- Menciptakan solusi AI, pembelajaran mesin, dan analitik tingkat lanjut yang menghasilkan nilai terukur bagi Unison, bagian dari GE Aerospace.
- Memimpin tim lintas fungsi sambil mendukung dan membimbing rekan kerja yang kurang berpengalaman.
- Mengubah kebutuhan pelanggan menjadi solusi yang tepat waktu, praktis, dan efektif.
- Menerapkan keahlian analitis, pengetahuan lintas bidang, dan prinsip pengalaman pengguna saat mengevaluasi teknologi yang sedang berkembang.
- Bermitra dengan pemimpin fungsi di Unison untuk memilih dan memprioritaskan proyek AI dan pembelajaran mesin bernilai tinggi.
- Berkontribusi pada program FLIGHT DECK, termasuk Kaizen, pemetaan aliran nilai, dan kegiatan Gemba.
- Menjaga keterlibatan berkelanjutan dengan pelanggan agar proyek tetap selaras dengan kebutuhan bisnis.
- Berkoordinasi dengan tim teknologi digital setempat untuk memastikan solusi berjalan baik dengan lingkungan TI dan data yang ada.
- Bertindak sebagai agen perubahan dengan mengidentifikasi perbaikan yang diperlukan dan membantu menerapkannya.
- Menetapkan dan mengomunikasikan tanggung jawab anggota tim Ilmu Data dalam fungsi masing-masing.
- Memengaruhi pengambilan keputusan pada tingkat SPB dan di bawahnya.
- Mewakili kepentingan pelanggan dan berkomunikasi secara efektif dengan berbagai pemangku kepentingan.
- Membangun, menguji, dan merilis perangkat lunak yang mudah dipelihara.
- Menetapkan dan menerapkan standar validasi model, reproduktibilitas, dan penerapan.
- Menggunakan kembali skrip yang sudah tersedia serta menghubungkan temuan analitis dengan hasil nyata.
- Bekerja sama dengan pakar bidang untuk menemukan wawasan dari kumpulan data yang kompleks.
Persyaratan
- Gelar sarjana dari institusi terakreditasi dan setidaknya 5 tahun pengalaman profesional, gelar associate dan setidaknya 8 tahun pengalaman, atau ijazah sekolah menengah atas dan setidaknya 10 tahun pengalaman.
- Setidaknya 5 tahun pengalaman profesional di bidang ilmu data.
- Pengalaman dinas militer dapat dihitung sebagai pengalaman profesional.
- Harus memiliki izin hukum untuk bekerja di Amerika Serikat; sponsor visa kerja saat ini maupun di masa mendatang tidak tersedia.
- Harus dapat memverifikasi status U.S. Person untuk mengakses informasi yang dikendalikan ekspor sebagai penduduk tetap yang sah, warga negara AS, atau penerima suaka atau pengungsi.
- Keterampilan scripting Python yang kuat.
- Menguasai pengendalian versi, terutama GitHub.
- Berpengalaman membuat, menguji, dan merilis kode yang mudah dipelihara sesuai standar pengodean dan praktik pengembangan analitik.
- Berpengalaman menggunakan platform pengembangan analitik dan arsitektur analitik produksi.
- Memahami metode pemodelan tingkat lanjut, termasuk menggabungkan model pralatih dengan simulasi atau pendekatan pemodelan tingkat lanjut lainnya.
- Memahami solusi manajemen model untuk pengembangan dan penerapan model.
- Mampu menetapkan dan menerapkan standar validasi model, reproduktibilitas, dan penerapan.
- Berkomitmen pada prinsip FLIGHT DECK dan praktik Lean.
- Terbukti mampu mendefinisikan dan memberikan nilai bagi pelanggan.
- Mampu melatih dan membimbing orang lain dalam AI, pembelajaran mesin, dan pemrograman.
- Mampu bermitra dengan pakar domain untuk mengekstrak wawasan dari kumpulan data yang besar, berubah, ambigu, dan saling bertentangan.
Tunjangan
- Peluang pertumbuhan dan pengembangan profesional.
- Kompensasi yang kompetitif.
- Bantuan relokasi.
- Lingkungan kerja yang mendukung.
- Peluang karier yang menantang.
- Skrining narkoba, termasuk tes narkoba dan alkohol secara acak serta berdasarkan dugaan yang beralasan jika berlaku.