Estados Unidos
B&A
SOSi
Cientista de Dados Sênior
Estados Unidos
Coos County, Oregon, United States
Python
Tradução automática. Consulte o original.
Descrição da Empresa
Fundada em 1989, a SOSi está entre as maiores integradoras privadas de tecnologia e serviços, de propriedade dos fundadores, na indústria de defesa e serviços governamentais. Entregamos soluções personalizadas, liderança comprovada e resultados confiáveis para viabilizar missões de segurança nacional em todo o mundo.
Trabalhando na SOSi
Todos os indivíduos interessados receberão consideração e não serão discriminados por qualquer motivo.
Descrição da Vaga
A SOSi está em busca de um Cientista de Dados Sênior para apoiar os requisitos de missão para uma abordagem estruturada visando desenvolver, integrar e sustentar um ecossistema de dados federado e escalável que aprimore a interoperabilidade, a governança e a análise orientada por missão para um cliente do DoD. O objetivo principal do programa é preencher as lacunas operacionais entre o DoD, a IC, agências intergovernamentais e parceiros internacionais não tradicionais para permitir o compartilhamento de informações em tempo real, a integração dinâmica de dados e capacidades analíticas adaptadas à missão.
Responsabilidades Essenciais
- O contratado deverá projetar e implementar modelos de ML avançados e métodos estatísticos para otimizar processos de previsão, avaliação de riscos e tomada de decisão.
- O contratado deverá realizar o rastreamento da proveniência dos dados, garantindo a documentação de fontes, transformações e linhagem para conformidade com as políticas de governança.
- O contratado deverá enviar o Relatório de Proveniência e Linhagem de Dados, resumindo fluxos de trabalho de transformação, processos de engenharia de recursos e conformidade de auditoria.
- O contratado deverá implementar metodologias Agile baseadas em sprints, garantindo ciclos de desenvolvimento rápidos, refinamento de backlog e alinhamento com os requisitos da missão.
- O contratado deverá fornecer um Relatório de Estimativa de Ordem de Magnitude (ROM) antes de cada projeto de análise, detalhando as horas esperadas de Equivalente em Tempo Integral (FTE), custos computacionais, consumo de armazenamento e requisitos de infraestrutura.
- O contratado deverá realizar revisões trimestrais para rastrear a eficiência de custos, avaliar o desempenho do sistema e otimizar fluxos de trabalho analíticos por meio do Relatório Trimestral de Custos e Utilização de Recursos.
Qualificações
- Credencial TS/SCI ativa.
- Mestrado em Ciência de Dados, Machine Learning, Estatística ou área relacionada, ou nove (9) anos de experiência equivalente em desenvolvimento e implantação de modelos de IA/ML.
- O profissional deve ter experiência comprovada na construção e validação de modelos de IA/ML usando Python, TensorFlow, PyTorch ou Scikit-learn, integrando modelos em ambientes de produção e otimizando o desempenho para análises em tempo real.
- Experiência com Databricks, Apache Spark ou frameworks de processamento de dados distribuídos similares é necessária.
- Experiência trabalhando com conjuntos de dados geoespaciais e integrando soluções de IA/ML em aplicações críticas de missão.
- Possuir conhecimento e capacidade para desenvolver modelos avançados de machine learning e otimizar fluxos de trabalho analíticos para inteligência preditiva e prescritiva.
- Proficiência em deep learning, técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado, manipulação de dados e engenharia de recursos.
- Experiência com rastreamento de proveniência de dados, explicabilidade de modelos e mitigação de viés em aplicações de IA/ML é necessária.
- O profissional deve ser capaz de traduzir desafios operacionais em soluções analíticas, garantindo a integração de dados estruturados, não estruturados e geoespaciais.
Requisito de Credencial: Top Secret/SCI
Qualificações Preferenciais
- Certificações desejáveis, mas não obrigatórias, incluem Google Professional Machine Learning Engineer, Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate ou certificação de desenvolvedor TensorFlow.
Informações Adicionais
Ambiente de Trabalho
Flexibilidade para trabalho totalmente remoto.
Remuneração: USD 76036 - USD 157920 - anual
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