Experienced Data Scientist

Job expired!

Compañía: Boeing India Private Limited

ID del Trabajo: 00000423621

Fecha de Publicación: 2024-06-23

Ubicación: Bangalore, India

Boeing, un líder mundial en aeroespacial, es reconocido por desarrollar, fabricar y mantener aviones comerciales, productos de defensa y sistemas espaciales para clientes en más de 150 países. Nuestra empresa aprovecha una base de proveedores global para impulsar la oportunidad económica, la sostenibilidad y el impacto en la comunidad. Estamos comprometidos con la innovación, la sostenibilidad y con mantener nuestros valores de seguridad, calidad e integridad.

En BIETC, nuestros más de 5500 ingenieros, tecnólogos e innovadores están liderando el crecimiento en el sector aeroespacial. Utilizando tecnologías avanzadas como IA/ML, IIoT, la nube, ingeniería basada en modelos y fabricación aditiva, nuestro equipo ofrece trabajos de I+D y de ingeniería de primera clase a nivel global, moldeando el futuro de la aeroespacial.

Creemos en empoderar a nuestros empleados con confianza y flexibilidad, alentando la creatividad y la innovación. Boeing ofrece un entorno de apoyo con arreglos variables y compromisos de equipo colaborativos para respetar diversas perspectivas. Estamos dedicados a fomentar un lugar de trabajo inclusivo y transformador donde cada voz sea escuchada.

The Boeing Company está buscando un Científico de Datos Experimentado para desarrollar y entregar soluciones centrales de ciencia de datos y análisis. El candidato ideal tendrá una experiencia significativa en estadísticas, IA y ML, además de conocimientos en operaciones de aeronaves, ingeniería, cadena de suministro, ventas o fabricación. Este rol requiere habilidades de programación en Python o Java y un mínimo de 5 años de experiencia en procesamiento de imágenes y visión por computadora.

  • Evaluar objetivos comerciales, necesidades de las partes interesadas e identificar requisitos.
  • Interactuar con líderes superiores para diseñar y liderar soluciones avanzadas de análisis.
  • Proporcionar mentoría y liderazgo técnico dentro de la comunidad de ciencias de datos en Boeing.
  • Involucrar a las partes interesadas para identificar e implementar aplicaciones a nivel empresarial.
  • Evaluar y desplegar modelos de IA y ML de última generación, validando resultados comerciales.
  • Analizar conjuntos de datos complejos utilizando aprendizaje automático, análisis estadístico avanzado, análisis de texto y más.
  • Seguir las mejores prácticas para la validación y refinamiento del modelo según los requisitos comerciales.
  • Desarrollar y mantener soluciones de análisis, asegurando que se cumplan los objetivos comerciales.
  • Más de 5 años de experiencia en visión por computadora y procesamiento de imágenes.
  • Más de 10 años de experiencia laboral total después de la licenciatura, o más de 8 años después de la maestría, o más de 6 después del doctorado.
  • Experiencia práctica con varios métodos de aprendizaje automático y bibliotecas de código abierto (por ejemplo, SciKit-Learn, TensorFlow).
  • Experiencia con desarrollo ágil y orientado a productos.
  • Competencia en entornos de computación en la nube (AWS, GCP, Azure).
  • Fuertes habilidades técnicas en lenguajes de programación como C, C++, Java, Python, Scala.
  • Conocimiento de software estadístico y lenguajes de bases de datos (R, MATLAB, SQL).
  • Familiaridad con DevOps para ciencia de datos.
  • Maestría o doctorado en campos relevantes como ciencias de la computación, estadísticas o disciplinas de ingeniería relacionadas.

Se prefiere tener una licenciatura o maestría con 8-12 años de experiencia laboral relacionada o una combinación equivalente de educación y experiencia.

Esta posición ofrece reubicación basada en la elegibilidad del candidato dentro de India.

En Boeing, no solo estamos liderando la industria aeroespacial, sino también impulsando la innovación y creando un mejor futuro. Únete a nuestro equipo y contribuye a avanzar en la aeroespacial mundial, moldeando tu carrera y haciendo un impacto significativo en el mundo.

Tipo de Trabajo: Regular