Latitude IT Solutions | SDVOSB ir SBA sertificēts mazs uzņēmums, kas pieder personai ar invaliditāti, kura ir militārais veterāns, un nodrošina uz lietotājiem orientētus IT risinājumus uzņēmumiem un valsts organizācijām. Uzņēmums, kas dibināts 2021. gadā, apvieno konsultāciju pieredzi ar mūsdienīgām tehnoloģijām un ieviešanas metodēm, lai uzlabotu darbības efektivitāti, vienkāršotu biznesa procesus un atbalstītu uz misiju vērstas iniciatīvas. Tā darbā nozīmīga vieta ir pielāgojamām arhitektūrām, kuras var integrēt esošajā vidē un attīstīt atbilstoši organizācijas vajadzību izmaiņām. Tas rada iespējas profesionāļiem, kurus interesē uzņēmumu savstarpējie, konsultāciju un valsts tehnoloģiju projekti.
Vecākais mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās inženieris – federālā veselības aprūpes loģistika (attālināts darbs, Amerikas Savienotās Valstis)
Vadiet ražošanā izmantotus mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās risinājumus federālās veselības aprūpes piegādes ķēdes un loģistikas sistēmās. Atbildiet par modeļu izstrādi, ieviešanu, uzraudzību un saziņu ar operatīvajām ieinteresētajām pusēm.
Apraksts
- Pielietojiet mašīnmācīšanos federālās veselības aprūpes klienta piegādes ķēdes un loģistikas sistēmās.
- Vadiet misijas problēmas no sākotnējās formulēšanas līdz ražošanas modeļa ieviešanai.
- Izvērtējiet, kuri operatīvie izaicinājumi ir piemēroti modelēšanai.
- Vadiet analītikas stratēģiju no definēšanas līdz īstenošanai.
- Pārvērtiet operatīvās vajadzības pilnīgos analītiskos risinājumos.
- Veidojiet, apmāciet un novērtējiet modeļus prognozēšanai, klasifikācijai un dabiskās valodas lietojumiem.
- Pārvaldiet pāreju no eksperimentēšanas uz ražošanu, tostarp atkārtotu apmācību, uzraudzību un noviržu noteikšanu.
- Sadarbojieties ar datu inženieriem datu vākšanā, tīrīšanā un integrēšanā.
- Izskaidrojiet modeļu secinājumus, ierobežojumus un nenoteiktību lēmumu pieņemšanā iesaistītajām ieinteresētajām pusēm.
Prasības
- Maģistra grāds un vismaz 18 gadu pieredze analītikā, datu zinātnē vai mašīnmācīšanās jomā.
- Ražošanas pieredze ar TensorFlow, PyTorch vai Keras, tostarp ar GPU paātrinātu apmācību.
- Pierādīta atbildība par modeļiem no problēmas definēšanas līdz ieviešanai un uzraudzībai.
- Pieredze mērogojamu datu konveijeru veidošanā modeļu glabāšanai un izgūšanai.
- Pieredze modeļu ieviešanā valdības kontrolētās vidēs, nevis publiskos mākslīgā intelekta pakalpojumos, tostarp modeļu svaru piegādē un federālo neobjektivitātes novērtēšanas un dokumentēšanas prasību izpildē.
- Pieredze modeļu veiktspējas validēšanā un nenoteiktības skaidrošanā netehniskai auditorijai.
- Spēja iegūt un uzturēt federālo Public Trust fona pārbaudi.
- Lai kandidatūru izskatītu, nepieciešama ASV pilsonība.
- Lai izpildītu fona pārbaudes prasības, kandidātam vismaz trīs gadus fiziski jābūt dzīvojušam Amerikas Savienotajās Valstīs.
- Priekšrocība: pieredze federālo veselības aprūpes IT programmu atbalstīšanā.
- Priekšrocība: laikrindu prognozēšana krājumu, pieprasījuma vai loģistikas lietojumiem.
- Priekšrocība: pieredze ar MLOps rīkiem, piemēram, MLflow, Kubeflow, SageMaker vai līdzvērtīgiem rīkiem.
- Priekšrocība: dabiskās valodas apstrāde, kas pielietota operatīvajam vai klīniskajam tekstam.
- Priekšrocība: pieredze ar valdības mākoņreģioniem, tostarp AWS GovCloud vai Azure Government.
- Priekšrocība: pieredze ar SAFe plašā mērogā, tostarp Program Increment plānošanu.
- Priekšrocība: federālās IT pārvaldības un apstiprināto rīku procesu pārzināšana.
Priekšrocības
- Medicīniskā, redzes aprūpes un zobārstniecības apdrošināšana
- Apmaksāts atvaļinājums un slimības atvaļinājums
- Apmaksātas federālās brīvdienas
- 401(k) pensiju plāns ar uzņēmuma 100 % līdzvērtīgu iemaksu
- Darba devēja apmaksāta dzīvības apdrošināšana
- Atbalsts tālākizglītībai
- Darbinieku palīdzības programma (EAP)
- Pārvietošanās pabalstu programma
- Veselības uzkrājumu konts (HSA)
- Attālināta darba no mājām kultūra
- Veselīgs darba un privātās dzīves līdzsvars