Leidos 是一家系统集成商，致力于运用科学、技术和工程能力支持复杂的客户任务。其业务涵盖航空、国防、能源、政府、医疗保健、情报、科学和太空等领域，能力包括人工智能、数字化现代化、网络运营以及综合任务软件。公司还为军事用途开发反无人机系统和电动汽车基础设施等解决方案。Leidos 还重视多元、公平与包容、可持续发展、慈善事业及社区项目。
远程数据科学家：应用人工智能与绩效管理
加入Leidos，作为远程应用数据科学家，运用Python、机器学习和人工智能，改进美国海军关键任务项目的绩效管理。识别POAM改进机会，并开发可复用的分析能力。
描述
- 运用数据科学和人工智能分析复杂运营数据，发现绩效下降、系统性问题和改进机会。
- 开发以代码为核心的分析方法和模型，自动或半自动识别绩效改进机会。
- 应用人工智能和高级分析方法，根据合同绩效目标评估、排序并提升POAM的有效性。
- 与绩效分析师、工程师及相关利益方合作，将运营挑战转化为数据驱动的解决方案。
- 选择并应用合适的人工智能方法，同时保持适当的可解释性和可辩护性。
- 创建可复用的分析方法、代码和实践，拓展团队的数据科学与人工智能能力。
- 向技术受众、业务利益方和管理层清晰且可信地展示分析结果。
- 参与更广泛的海军绩效工作，包括WAM，将相关方法扩展到以SLR为重点的应用之外。
任职要求
- 学士学位及4至8年相关工作经验，或硕士学位及2至6年相关工作经验。
- 额外的专业经验可替代学历要求。
- 拥有美国公民身份，并能够取得和保持有效的美国国防部秘密级安全许可。
- 具备将数据科学、机器学习或人工智能应用于实际运营或绩效问题的经验。
- 具备较强的问题定义能力，包括解读模糊信息、识别有用数据和选择合适的分析方法。
- 熟练使用Python或同类语言进行数据分析和建模。
- 具备分析大型、杂乱或多样化数据集的经验。
- 能够清晰传达复杂的分析结果，并以可辩护的推理支持结论。
- 愿意在多学科团队中协作。
- 具备应用机器学习、统计建模或人工智能进行模式检测、排序或预测的经验。
- 了解运营指标、服务级别协议或基于合同的工作环境。
- 能够在复杂分析技术、可解释性和利益相关方信心之间取得平衡。
- 接触过人工智能赋能、平台化方法或可复用分析框架。
- 具备大型组织或企业环境中的工作经验。