Estados Unidos
StrideCare
LMI
Responsable de Datos de Gestión de Riesgos de la Cadena de Suministro (SCRM) - (Se requiere autorización)
Estados Unidos
Arlington, Virginia, United States
PythonSQL
Traducción automática. Consulta el original.
Descripción general
LMI busca un Responsable de Datos y Análisis de Gestión de Riesgos de la Cadena de Suministro (SCRM) para dar soporte al diseño, desarrollo e implementación de una organización empresarial de SCRM para un cliente en el área metropolitana de Washington, DC. El candidato ideal une la política de SCRM y la ejecución técnica, con experiencia a nivel de profesional en ingeniería de datos, ciencia de datos, análisis y modelado y simulación aplicados a contextos de riesgo en la cadena de suministro. Este puesto actúa como contraparte técnica de nuestra capacidad de estrategia y política de SCRM, traduciendo marcos de riesgo y requisitos de negocio en pipelines de datos, modelos analíticos, paneles de control y herramientas de apoyo a la toma de decisiones que permiten las operaciones de SCRM a nivel empresarial.
LMI es una nueva generación de proveedor de soluciones digitales dedicado a acelerar el impacto gubernamental con innovación y velocidad. Invirtiendo en tecnología y prototipos antes de que sean necesarios, LMI aporta plataformas de nivel comercial e IA lista para la misión a agencias federales a velocidad comercial. Con sede en Tysons, Virginia, LMI presta servicios a los sectores de defensa, aeroespacial, sanitario y energético.
Responsabilidades
Las responsabilidades pueden incluir:
- Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos que ingieren, integran y transforman datos de proveedores, contratos, financieros e inteligencia de amenazas de fuentes internas y externas dispares.
- Definir e implementar esquemas de datos, estructuras de gobernanza y procesos de calidad que soporten análisis e informes de SCRM fiables y auditables a escala empresarial.
- Desarrollar modelos cuantitativos de puntuación de riesgo de proveedores, evaluaciones de criticidad y marcos de segmentación de riesgos utilizando métodos estadísticos y de machine learning.
- Aplicar PNL y análisis de texto para extraer señales de riesgo de fuentes no estructuradas, incluyendo fuentes de noticias, presentaciones regulatorias e informes de inteligencia de amenazas.
- Diseñar y desarrollar marcos de modelado y simulación para evaluar escenarios de interrupción de la cadena de suministro, riesgos de punto único de fallo y compensaciones de mitigación, incluyendo herramientas basadas en escenarios para apoyar la guerra simulada y la toma de decisiones ejecutivas.
- Construir y mantener paneles de control listos para ejecutivos, visualizaciones geoespaciales y pipelines de informes automatizados que comuniquen la postura de riesgo de SCRM de manera clara y procesable.
- Colaborar con expertos en estrategia y política de SCRM para traducir marcos de riesgo y requisitos de gobernanza en soluciones técnicas de datos y análisis.
- Definir requisitos técnicos para herramientas, plataformas, APIs e integraciones de datos de SCRM y apoyar la evaluación de proveedores y capacidades.
- Facilitar sesiones de trabajo con partes interesadas de adquisición, ciberseguridad, TI, datos y operaciones de misión para definir requisitos de datos, necesidades de informes y casos de uso analíticos.
- Preparar documentación técnica, diccionarios de datos, resúmenes de metodología de modelos y productos listos para la toma de decisiones para audiencias tanto técnicas como no técnicas de alto nivel.
Cualificaciones
CUALIFICACIONES MÍNIMAS
- Se requiere título universitario; se prefiere una disciplina cuantitativa (ciencia de datos, informática, estadística, matemáticas, investigación de operaciones o ingeniería de sistemas).
- Siete (7) o más años de experiencia relevante en ingeniería de datos, ciencia de datos, análisis o modelado cuantitativo.
- Dominio de Python, R o lenguajes similares para manipulación de datos, análisis estadístico y desarrollo de modelos.
- Experiencia en la construcción y despliegue de pipelines de datos, procesos ETL/ELT o soluciones de integración de datos en entornos empresariales.
- Dominio de SQL y familiaridad con arquitecturas de data warehouse o data lake (por ejemplo, Snowflake, Databricks, Redshift, Synapse o equivalentes).
- Experiencia demostrada en el desarrollo de modelos cuantitativos de riesgo, marcos de puntuación de proveedores o capacidades de detección de anomalías.
- Experiencia en el diseño y construcción de paneles de control y visualizaciones de datos en Tableau, Power BI o plataformas equivalentes.
- Familiaridad con conceptos de SCRM, incluyendo evaluación de riesgos de proveedores, diligencia debida de terceros, segmentación de proveedores y análisis de criticidad.
- Sólidas habilidades de comunicación escrita y verbal; capacidad para producir documentación técnica y traducir hallazgos analíticos en resultados listos para ejecutivos.
- Se requiere autorización TOP SECRET activa. Debe ser ciudadano estadounidense.
CUALIFICACIONES PREFERIDAS
- Experiencia con herramientas o marcos de M&S (por ejemplo, AnyLogic, Simio, Arena, plataformas de modelado basado en agentes o desarrollo personalizado de simulación estocástica en Python/R).
- Familiaridad con marcos de política federales de SCRM, incluyendo NIST SP 800-161, DFARS 252.204-7012 y la guía de riesgo de adquisición del DoD relacionada.
- Experiencia trabajando en o apoyando entornos de datos del DoD o agencias federales, incluyendo familiaridad con la clasificación de datos, controles de acceso y procesos ATO/RMF.
- Conocimiento de métodos de análisis de grafos o análisis geoespacial aplicados al mapeo de redes de proveedores y al riesgo de concentración geográfica.
- Familiaridad con proveedores comerciales de datos de riesgo de la cadena de suministro (por ejemplo, Exiger, Sayari, Dun & Bradstreet) o herramientas de inteligencia de amenazas de código abierto.
Ubicaciones del puesto
Rango salarial objetivo: $120,000 - $185,000.
La compensación final se determinará por una variedad de factores, incluyendo, entre otros, sus habilidades, experiencia, educación y/o certificaciones.
El rango salarial mostrado representa el rango salarial típico para este puesto y no es una garantía de compensación. Los salarios individuales se determinan por varios factores, incluyendo, entre otros, la ubicación, la equidad interna, las consideraciones comerciales, los requisitos del contrato del cliente y las calificaciones del candidato, como la educación, la experiencia, las habilidades y las autorizaciones de seguridad.
#LI-SH1
EE.UU.-VA-Arlington
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