Associate Data Scientist

Entreprise : Boeing India Private Limited

ID du poste : 00000422762

Date de publication : 2024-06-10

Lieu : Bangalore, Inde

Boeing, une entreprise mondiale de premier plan dans le secteur aérospatial, est à la pointe du développement, de la fabrication et de la maintenance des avions commerciaux, des produits de défense et des systèmes spatiaux. Avec des opérations dans plus de 150 pays, Boeing s'appuie sur un vivier de talents mondial pour favoriser les opportunités économiques, la durabilité et l'impact communautaire. L'engagement de notre équipe envers l'innovation, la durabilité, la sécurité, la qualité et l'intégrité fait avancer notre mission.

Le Boeing India Engineering & Technology Center (BIETC) exploite l'expertise de plus de 5 500 ingénieurs et technologues pour stimuler la croissance et l'innovation dans le secteur aérospatial. Nos ingénieurs participent à des R&D de pointe, utilisant les technologies IA/ML, IIoT, Cloud, Ingénierie Basée sur Modèle et Fabrication Additive pour façonner l'avenir de l'aérospatiale.

Chez Boeing, nous croyons en la promotion de la créativité et de l'innovation en faisant confiance et en donnant du pouvoir à chaque employé. Nous offrons des arrangements de travail flexibles pour répondre aux besoins des affaires et des clients, en promouvant la croissance professionnelle par la collaboration et un engagement étendu de l'équipe. L'inclusivité et la diversité forment le cœur de notre culture transformatrice, vous permettant de contribuer de manière significative à votre carrière, à la communauté et à l'industrie aérospatiale.

Nous recherchons un Scientifique des données associé expérimenté pour diriger le développement et la livraison de solutions de base en science des données et en analytique. Le candidat idéal possédera une solide base en statistiques, IA, ML et une expertise dans des domaines tels que les opérations aériennes, l'ingénierie, la chaîne d'approvisionnement, les ventes ou la fabrication. La maîtrise de Python ou Java et un minimum de 5+ ans d'expérience en traitement d'image et vision par ordinateur sont essentiels.

• Évaluer les objectifs commerciaux, identifier les exigences des parties prenantes et choisir les meilleures méthodes pour développer et déployer des modèles.
• Collaborer avec des cadres supérieurs et des parties prenantes pour concevoir et mettre en œuvre des solutions analytiques avancées dans divers domaines tels que les opérations aériennes, l'ingénierie, la fabrication, la qualité et la sécurité.
• Fournir des conseils et un leadership technique à la communauté des scientifiques des données, en promouvant l'adoption de méthodes analytiques avancées au sein de Boeing et à l'extérieur.
• Collaborer avec les parties prenantes pour identifier et mettre en œuvre des applications analytiques à l'échelle de l'entreprise, capturant une valeur commerciale significative.
• Assurer que les solutions analytiques répondent aux exigences commerciales et sont mises en œuvre en temps utile pour valider leur impact commercial.
• Travailler avec des équipes interfonctionnelles pour analyser des ensembles de données complexes à l'aide de techniques analytiques avancées, développant des solutions réutilisables et évolutives.

• Analyser des ensembles de données très complexes en utilisant des techniques telles que l'apprentissage automatique, l'analyse statistique avancée, l'analyse visuelle, l'analyse de texte, l'optimisation mathématique et la simulation.
• Suivre des processus standardisés pour la validation et le raffinement des modèles, en veillant à leur alignement avec les exigences commerciales.
• Évaluer et confirmer les performances des modèles et s'assurer que les objectifs commerciaux sont atteints grâce à des solutions analytiques durables.

• 5+ ans d'expérience en vision par ordinateur et traitement d'image.
• 5+ ans d'expérience professionnelle après un diplôme de licence ou 4+ ans après un master ou 3+ ans après un doctorat.
• Expertise en diverses techniques d'apprentissage automatique telles que régression, clustering, classification, arbres de décision, NLP, méthodes d'ensemble, SVM, apprentissage profond, apprentissage par renforcement, etc.
• Expérience avec des bibli