Leidos — системный интегратор, работающий в сферах науки, технологий и инженерии для поддержки сложных задач клиентов. Компания работает в авиации, обороне, энергетике, государственном управлении, здравоохранении, разведке, науке и космической отрасли; среди её компетенций — искусственный интеллект, цифровая модернизация, кибероперации и интегрированное программное обеспечение для выполнения задач. Leidos также разрабатывает такие решения, как системы противодействия беспилотным летательным аппаратам и инфраструктура для электромобилей военного назначения. Кроме того, компания уделяет внимание разнообразию, равенству и инклюзивности, устойчивому развитию, благотворительным инициативам и общественным программам.
Удалённый специалист по анализу данных в прикладном ИИ и управлении эффективностью
Присоединяйтесь к Leidos в роли удалённого специалиста по прикладному анализу данных, используя Python, машинное обучение и ИИ для повышения эффективности управления в критически важной программе ВМС США. Вы будете выявлять возможности POAM и разрабатывать повторно используемые аналитические решения.
Описание
- Анализировать сложные операционные данные с помощью методов анализа данных и ИИ, чтобы выявлять снижение эффективности, системные проблемы и возможности для улучшений.
- Разрабатывать анализы и модели с приоритетом программного подхода для автоматического или полуавтоматического выявления возможностей повышения эффективности.
- Применять ИИ и передовые аналитические методы для оценки, расстановки приоритетов и повышения эффективности POAM в соответствии с контрактными целями.
- Взаимодействовать с аналитиками эффективности, инженерами и заинтересованными сторонами, превращая операционные проблемы в решения на основе данных.
- Выбирать и применять подходящие методы ИИ, обеспечивая надлежащий уровень объяснимости и обоснованности результатов.
- Создавать повторно используемые аналитические методы, код и практики, расширяющие возможности команды в области анализа данных и ИИ.
- Чётко и убедительно представлять аналитические выводы техническим специалистам, бизнес-заинтересованным сторонам и руководству.
- Участвовать в более широких инициативах ВМС США по управлению эффективностью, включая WAM, распространяя соответствующие методы за пределы приложений, ориентированных на SLR.
Требования
- Степень бакалавра и 4–8 лет соответствующего опыта либо степень магистра и 2–6 лет соответствующего опыта.
- Дополнительный профессиональный опыт может заменить требование о наличии степени.
- Гражданство США и возможность получить и сохранять действующий допуск Министерства обороны США уровня Secret.
- Опыт применения анализа данных, машинного обучения или ИИ для решения практических операционных задач или задач управления эффективностью.
- Развитое умение формулировать проблемы, включая работу с неоднозначностью, выявление полезных данных и выбор подходящих аналитических методов.
- Владение Python или сопоставимым языком для анализа данных и моделирования.
- Опыт анализа больших, неструктурированных или разнородных наборов данных.
- Умение ясно объяснять сложные аналитические выводы и подкреплять их обоснованными аргументами.
- Готовность сотрудничать в многопрофильной команде.
- Опыт применения машинного обучения, статистического моделирования или ИИ для обнаружения закономерностей, расстановки приоритетов или прогнозирования.
- Понимание операционных показателей, соглашений об уровне обслуживания или контрактной среды.
- Умение сочетать сложные аналитические методы с объяснимостью и доверием заинтересованных сторон.
- Знакомство с внедрением ИИ, платформенными подходами или повторно используемыми аналитическими фреймворками.
- Опыт работы в крупных организациях или корпоративной среде.