Leidos — системний інтегратор, який працює у сферах науки, технологій та інженерії, щоб підтримувати виконання складних завдань клієнтів. Діяльність компанії охоплює авіацію, оборону, енергетику, державне управління, охорону здоров’я, розвідку, науку та космічну галузь; серед її компетенцій — штучний інтелект, цифрова модернізація, кібероперації та інтегроване програмне забезпечення для виконання місій. Leidos також розробляє такі рішення, як системи протидії безпілотним літальним апаратам та інфраструктура для електромобілів військового призначення. Компанія також приділяє увагу різноманіттю, рівності та інклюзивності, сталому розвитку, благодійним ініціативам і громадським програмам.
Віддалений фахівець із аналізу даних у прикладному ШІ та управлінні ефективністю
Приєднуйтеся до Leidos на посаді віддаленого фахівця з прикладного аналізу даних, використовуючи Python, машинне навчання та ШІ для підвищення ефективності управління в критично важливій програмі ВМС США. Ви визначатимете можливості POAM і розроблятимете повторно використовувані аналітичні рішення.
Опис
- Аналізувати складні операційні дані за допомогою аналізу даних і ШІ, щоб виявляти зниження ефективності, системні проблеми та можливості для вдосконалення.
- Розробляти аналізи й моделі з пріоритетом програмного підходу для автоматичного або напівавтоматичного визначення можливостей підвищення ефективності.
- Застосовувати ШІ та передову аналітику для оцінювання, визначення пріоритетів і посилення ефективності POAM відповідно до контрактних цілей.
- Співпрацювати з аналітиками ефективності, інженерами та зацікавленими сторонами, перетворюючи операційні виклики на рішення на основі даних.
- Обирати й застосовувати належні методи ШІ, забезпечуючи відповідний рівень пояснюваності та обґрунтованості.
- Створювати повторно використовувані аналітичні методи, код і практики, що розширюють можливості команди в аналізі даних і ШІ.
- Чітко й переконливо представляти аналітичні висновки технічній аудиторії, бізнес-зацікавленим сторонам і керівництву.
- Долучатися до ширших ініціатив ВМС США з управління ефективністю, зокрема WAM, поширюючи відповідні методи за межі застосувань, орієнтованих на SLR.
Вимоги
- Ступінь бакалавра та 4–8 років відповідного досвіду або ступінь магістра та 2–6 років відповідного досвіду.
- Додатковий професійний досвід може замінити вимогу щодо освіти.
- Громадянство США та можливість отримати й зберігати чинний допуск Міністерства оборони США рівня Secret.
- Досвід застосування аналізу даних, машинного навчання або ШІ для вирішення практичних операційних завдань чи завдань управління ефективністю.
- Розвинене вміння формулювати проблеми, зокрема працювати з неоднозначністю, визначати корисні дані та обирати належні аналітичні методи.
- Володіння Python або зіставною мовою для аналізу даних і моделювання.
- Досвід аналізу великих, неструктурованих або різнорідних наборів даних.
- Уміння чітко пояснювати складні аналітичні висновки та підтверджувати їх обґрунтованими аргументами.
- Готовність співпрацювати в міждисциплінарній команді.
- Досвід використання прикладного машинного навчання, статистичного моделювання або ШІ для виявлення закономірностей, визначення пріоритетів чи прогнозування.
- Розуміння операційних показників, угод про рівень обслуговування або контрактного середовища.
- Уміння поєднувати складні аналітичні методи з пояснюваністю та довірою зацікавлених сторін.
- Ознайомлення із впровадженням ШІ, платформними підходами або повторно використовуваними аналітичними фреймворками.
- Досвід роботи у великих організаціях або корпоративному середовищі.