„Leidos“ yra sistemų integratorė, dirbanti mokslo, technologijų ir inžinerijos srityse, kad padėtų įgyvendinti sudėtingas klientų užduotis. Jos veikla apima aviaciją, gynybą, energetiką, viešąjį sektorių, sveikatos priežiūrą, žvalgybą, mokslą ir kosmosą. Įmonės kompetencijos apima dirbtinį intelektą, skaitmeninę modernizaciją, kibernetines operacijas ir integruotą misijų programinę įrangą. Įmonė taip pat kuria tokius sprendimus kaip kovos su bepiločiais orlaiviais sistemos ir kariniam naudojimui skirta elektromobilių infrastruktūra. Platesnėje „Leidos“ veikloje daug dėmesio skiriama įvairovei, lygybei ir įtraukčiai, tvarumui, labdaros iniciatyvoms bei bendruomenės programoms.
Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi duomenų mokslininkas įmonėje „Leidos“ — nuotolinis darbas, Jungtinės Valstijos
Padėkite „Leidos“ įgyvendinti Pakrančių apsaugos misiją pasitelkdami duomenų mokslą, mašininį mokymąsi ir automatizavimą. Kurkite prototipus, vertinkite modelius, ruoškite duomenis ir prisidėkite prie atsakingo dirbtinio intelekto diegimo.
Aprašymas
- Projektuokite, kurkite, testuokite ir vertinkite dirbtinio intelekto bei mašininio mokymosi sprendimus Pakrančių apsaugos misijai ir verslo operacijoms.
- Prisidėkite prie prognozavimo analitikos, klasifikavimo, anomalijų aptikimo, natūralios kalbos apdorojimo, generatyvinio dirbtinio intelekto ir susijusių analitinių sprendimų.
- Mokykite, derinkite, validuokite ir dokumentuokite mašininio mokymosi modelius, vadovaujamiems vyresniojo techninio specialisto.
- Padėkite įgyvendinti dirbtiniu intelektu paremtus MVP, technines demonstracijas, automatizavimo pilotinius projektus ir greitus eksperimentus.
- Vertinkite komercinius, vyriausybinius ir atvirojo kodo dirbtinio intelekto bei mašininio mokymosi modelius ir įrankius.
- Atlikite tiriamąją struktūrizuotų ir nestruktūrizuotų duomenų analizę.
- Nustatykite sprendimų priėmimui svarbias tendencijas, dėsningumus, anomalijas ir įžvalgas.
- Kurkite modelių bazinius rodiklius, veikimo našumo matavimus, priėmimo kriterijus, testavimo metodus, valdymo skydus, vizualizacijas ir analitines santraukas.
- Padėkite atlikti duomenų parengties peržiūras, valymą, normalizavimą, transformavimą, duomenų srautus, ETL procesus, pakartotinai naudojamus duomenų rinkinius ir sistemų integraciją.
- Vertinkite automatizavimo galimybes ir integruokite dirbtinio intelekto bei mašininio mokymosi funkcijas su tokiomis platformomis kaip „ServiceNow“, „Power Platform“, „Appian“ ir „Salesforce“.
- Prisidėkite prie procesų analizės, išmanaus dokumentų apdorojimo, klasifikavimo, esybių išskyrimo, santraukų rengimo, skaitmeninių formų ir dirbtiniu intelektu padedamų darbo srautų tobulinimo.
- Padėkite modeliuoti misiją, vykdyti simuliacijas, planuoti scenarijus, prognozuoti, atlikti operacinius eksperimentus ir analizuoti alternatyvas.
- Paverskite analitinius rezultatus išvadomis ir rekomendacijomis techniniams bei netechniniams suinteresuotiesiems asmenims.
- Padėkite spręsti duomenų jautrumo, privatumo, prieigos kontrolės, saugumo, atsakingo dirbtinio intelekto, žmogaus atliekamos peržiūros, paaiškinamumo, modelių stebėsenos ir ATO/cATO dokumentacijos klausimus.
- Dalyvaukite judriame planavime, darbų sąrašo tikslinime, sprintų peržiūrose, demonstracijose, leidimuose ir naudotojų grįžtamojo ryšio sesijose.
- Dirbkite su produktų savininkais, kūrėjais, analitikais, architektais, inžinieriais, kibernetinio saugumo komandomis ir misijos suinteresuotaisiais asmenimis.
- Renkite techninę dokumentaciją, demonstracijų medžiagą, informacinių pranešimų medžiagą ir naudojimo bei veiklos poveikio rodiklius.
Reikalavimai
- Bakalauro laipsnis duomenų mokslo, informatikos, matematikos, statistikos, dirbtinio intelekto, inžinerijos, informacinių sistemų, operacijų tyrimų ar susijusioje techninėje srityje.
- 0–2 metų patirtis duomenų mokslo, mašininio mokymosi, dirbtinio intelekto, pažangiosios analitikos ar susijusioje srityje.
- Pagrindinė patirtis kuriant, vertinant ar palaikant mašininio mokymosi modelius.
- Darbinės Python, SQL, „Scikit-Learn“, „TensorFlow“ ir (arba) „PyTorch“ žinios, taip pat „Hugging Face“ ar panašios dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi sistemos išmanymas.
- Pagrindinė prognozavimo analitikos, statistinės analizės, duomenų gavybos ir modelių vertinimo patirtis.
- Patirtis dirbant su struktūrizuotais ir (arba) nestruktūrizuotais duomenų rinkiniais.
- Susipažinimas su generatyviniu dirbtiniu intelektu, didžiaisiais kalbos modeliais ar užklausų kūrimu.
- Susipažinimas su paieška papildyto generavimo koncepcijomis ar architektūromis.
- Debesijos ir duomenų platformų, tokių kaip AWS, Azure, GovCloud, Databricks, Apache Spark, Hadoop, Kafka, Airflow ar AWS Glue, išmanymas.
- Gebėjimas padėti integruoti dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi funkcijas su API, darbo srautų įrankiais, įmonių programomis ar duomenų paslaugomis.
- Puikūs rašytinio ir žodinio bendravimo įgūdžiai.
- Būtina JAV pilietybė.
- Gebėjimas gauti ir išlaikyti DHS Public Trust statusą.
- Privalumas: praktikos, akademinė ar ankstyvosios karjeros patirtis remiant DHS, USCG, DoD ar kitas federalines agentūras.
- Privalumas: susipažinimas su agentiniu dirbtiniu intelektu, įterpiniais, vektorinėmis duomenų bazėmis ar dirbtinio intelekto orkestravimo sistemomis.
- Privalumas: „ServiceNow“, „Power Platform“, „Appian“, „Salesforce“ ar panašių įmonių darbo srautų aplinkų išmanymas.
- Privalumas: judraus kūrimo, greito prototipavimo, hakatonų, akademinių projektų ar MVP tipo aplinkų patirtis.