Data Scientist, Workforce Intelligence (Remote)

Fecha de publicación: 7 de junio de 2024

País: Estados Unidos de América

Ubicación: Remoto - Farmington, CT

RTX Corporation es una empresa líder en aeroespacial y defensa que proporciona sistemas y servicios avanzados para clientes comerciales, militares y gubernamentales en todo el mundo. Compuesta por tres negocios líderes en la industria – Collins Aerospace Systems, Pratt & Whitney, y Raytheon – RTX aprovecha las habilidades de 185,000 empleados para expandir los límites de la ciencia conocida. Las áreas de enfoque incluyen física cuántica, propulsión eléctrica, energía dirigida, hipersónicos, aviónica y ciberseguridad. Con sede en Arlington, VA, RTX se formó en 2020 a través de la fusión de Raytheon Company y los negocios aeroespaciales de United Technologies Corporation.

En RTX, nos esforzamos por crear un entorno donde todos los empleados sean respetados, valorados y apoyados. Creemos que la diversidad impulsa mejores resultados empresariales, alimentando el éxito de empleados, socios, inversores y comunidades. Nuestro compromiso con la diversidad se manifiesta en nuestras prácticas empresariales y oportunidades de crecimiento.

Únete a nuestro equipo de Inteligencia de la Fuerza Laboral de RTX para reunir diversas perspectivas, datos, investigaciones y tecnología. Nuestra misión es proporcionar conocimientos que mejoren el rendimiento empresarial, la experiencia de los empleados y la estrategia de recursos humanos a través de soluciones avanzadas de fuerza laboral y consultoría estratégica.

• Ayudar a los negocios de RTX, socios comerciales de recursos humanos y Centros de Excelencia de Recursos Humanos a tomar decisiones basadas en datos sobre las personas.
• Colaborar con un equipo dinámico y en crecimiento de Análisis Avanzado para desarrollar, implementar y adoptar iniciativas de ciencia de datos y IA de recursos humanos en toda la empresa.
• Trabajar con otros Científicos de Datos para diseñar, construir, implementar y mantener modelos de Aprendizaje Automático, Aprendizaje Profundo, Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), Series Temporales, Optimización Matemática y Generación de IA (LLMs) destinados a mejorar el ciclo de vida del empleado, desde la atracción y reclutamiento hasta el desarrollo y retención.

• Título de Grado en un campo relacionado (Ciencia de Datos, Análisis, Estadísticas, Economía/Econometría, Ingeniería, Ciencia de la Computación, Investigación de Operaciones) con un mínimo de 2 años de experiencia relevante, o un Título Avanzado en un campo relacionado.
• Competencia en lenguajes de programación avanzados como Python.
• Fuertes habilidades de manipulación de datos, experiencia en lenguaje de consulta (SQL) y la capacidad de reunir conjuntos de datos de múltiples bases de datos relacionales y formatos de archivos.
• Experiencia trabajando y analizando grandes conjuntos de datos complejos (estructurados y no estructurados) para entrenar, evaluar e implementar modelos de Aprendizaje Automático/Aprendizaje Profundo/PLN/Series Temporales.
• Experiencia con técnicas de Modelado Predictivo/Estadístico como Regresión, Máquinas de Vectores de Soporte, Árboles de Decisión, Bagging, Boosting, Clustering y técnicas de simulación como Monte Carlo.

• Experiencia con plataformas de ciencia de datos como Dataiku, Databricks, Alteryx.
• Competencia en marcos de Aprendizaje Profundo como PyTorch o TensorFlow.
• Experiencia con bases de datos bibliotecas/vectoriales como OpenSearch, ElasticSearch, Milvus, FIASS.
• Familiaridad con marcos de código abierto para construir modelos/aplicaciones de Generación de IA impulsados por LLMs (LangChain, LlamaIndex, Haystack, Nvidia NeMo Guardrails).
• Experiencia en la construcción e implementación de aplicaciones de ciencia de datos utilizando Streamlit, Gradio, RShiny, etc.
• Uso de técnicas de optimización linear/entera/no-linear para abordar problemas empresariales del mundo real utilizando herramientas como CPLEX, Gurobi, GAMS, GLPK, o similar.

En RTX, proporcionamos un paquete robusto de recompensas totales, incluyendo compensación