Leidos murakkab mijoz missiyalarini qo‘llab-quvvatlash uchun fan, texnologiya va muhandislik sohalarida faoliyat yurituvchi tizimlar integratoridir. Kompaniya aviatsiya, mudofaa, energetika, davlat sektori, sog‘liqni saqlash, razvedka, fan va kosmik sohalarda ishlaydi; uning imkoniyatlari sun’iy intellekt, raqamli modernizatsiya, kiberoperatsiyalar va integratsiyalashgan missiya dasturiy ta’minotini o‘z ichiga oladi. Leidos, shuningdek, harbiy maqsadlarda foydalanish uchun uchuvchisiz havo tizimlariga qarshi vositalar va elektr transport vositalari infratuzilmasi kabi yechimlarni ishlab chiqadi. Kompaniyaning umumiy faoliyati xilma-xillik, tenglik va inklyuziya, barqarorlik, xayriya tashabbuslari hamda jamoatchilik dasturlariga e’tibor qaratishni ham o‘z ichiga oladi.
Masofaviy ma’lumotlar olimi, amaliy sun’iy intellekt va samaradorlikni boshqarish
Leidos kompaniyasiga masofadan ishlovchi amaliy ma’lumotlar olimi sifatida qo‘shilib, Python, mashinaviy o‘rganish va sun’iy intellekt yordamida muhim Harbiy-dengiz kuchlari dasturida samaradorlikni boshqarishni yaxshilang. POAM imkoniyatlarini aniqlang va qayta foydalanish mumkin bo‘lgan tahliliy imkoniyatlarni rivojlantiring.
Tavsif
- Murakkab operatsion ma’lumotlarni ma’lumotlar ilmi va sun’iy intellekt yordamida tahlil qilib, samaradorlik pasayishi, tizimli muammolar va yaxshilash imkoniyatlarini aniqlang.
- Samaradorlik imkoniyatlarini avtomatik yoki yarim avtomatik aniqlash uchun kodga asoslangan tahlillar va modellar ishlab chiqing.
- Sun’iy intellekt va ilg‘or tahlil usullaridan foydalanib, POAM samaradorligini shartnomaviy samaradorlik maqsadlariga nisbatan baholang, ustuvorlashtiring va kuchaytiring.
- Samaradorlik tahlilchilari, muhandislar va manfaatdor tomonlar bilan hamkorlik qilib, operatsion muammolarni ma’lumotlarga asoslangan yechimlarga aylantiring.
- Tushuntiriluvchanlik va asoslanganlikning tegishli darajasini saqlagan holda, mos sun’iy intellekt usullarini tanlang va qo‘llang.
- Jamoaning ma’lumotlar ilmi va sun’iy intellekt imkoniyatlarini kengaytiradigan qayta foydalanish mumkin bo‘lgan tahliliy usullar, kod va amaliyotlarni yarating.
- Tahliliy xulosalarni texnik auditoriya, biznes manfaatdor tomonlari va rahbariyatga aniq hamda ishonchli tarzda taqdim eting.
- Tegishli usullarni SLRga yo‘naltirilgan qo‘llanmalardan tashqariga kengaytirib, WAMni ham o‘z ichiga olgan Harbiy-dengiz kuchlari samaradorligi bo‘yicha kengroq ishlarga hissa qo‘shing.
Talablar
- Bakalavr darajasi va 4–8 yil tegishli tajriba yoki magistr darajasi va 2–6 yil tegishli tajriba.
- Qo‘shimcha kasbiy tajriba daraja talabining o‘rnini bosishi mumkin.
- AQSh fuqaroligi hamda amaldagi DoD Secret maxfiylik ruxsatnomasini olish va saqlash imkoniyati.
- Ma’lumotlar ilmi, mashinaviy o‘rganish yoki sun’iy intellektni amaliy operatsion yoxud samaradorlik muammolariga qo‘llash tajribasi.
- Noaniqlikni talqin qilish, foydali ma’lumotlarni aniqlash va mos tahliliy usullarni tanlashni o‘z ichiga olgan muammoni to‘g‘ri shakllantirish qobiliyati.
- Ma’lumotlarni tahlil qilish va modellashtirish uchun Python yoki unga o‘xshash tilda malaka.
- Katta, tartibsiz yoki xilma-xil ma’lumotlar to‘plamlarini tahlil qilish tajribasi.
- Murakkab tahliliy xulosalarni aniq bayon qilish va ularni asoslangan mulohazalar bilan qo‘llab-quvvatlash qobiliyati.
- Ko‘p tarmoqli jamoada hamkorlik qilishga tayyorlik.
- Naqshlarni aniqlash, ustuvorlashtirish yoki prognozlash uchun amaliy mashinaviy o‘rganish, statistik modellashtirish yoki sun’iy intellektdan foydalanish tajribasi.
- Operatsion ko‘rsatkichlar, xizmat darajasi bo‘yicha kelishuvlar yoki shartnoma asosidagi muhitlar haqida tushuncha.
- Murakkab tahliliy usullarni tushuntiriluvchanlik va manfaatdor tomonlar ishonchi bilan muvozanatlash qobiliyati.
- Sun’iy intellektni joriy etish, platformaga yo‘naltirilgan yondashuvlar yoki qayta foydalanish mumkin bo‘lgan tahliliy tizimlar bilan tanishlik.
- Katta miqyosdagi yoki korporativ muhitda ishlash tajribasi.