Data Scientist Intern

Rejoignez le programme d'accélération AI/ML de Leidos à Arlington, VA en tant que stagiaire Data Scientist. Nous recherchons des candidats ayant de solides connaissances en apprentissage machine et intelligence artificielle pour contribuer à divers projets AI/ML.

Les candidats doivent posséder :

• Une compréhension complète de plusieurs types de données (texte, image, vidéo, audio, lidar) avec un accent sur le raisonnement abstrait et la mitigation des données incomplètes ou incorrectes dans le raisonnement diagrammatique.
• Une connaissance pratique des modèles de langage (LLMs)/Generative AI et des transformateurs.
• Une compréhension des concepts d'apprentissage par renforcement pour permettre l'apprentissage continu et l'optimisation des tâches.
• Une maîtrise des principes de l'AI éthique et de leur application.
• La capacité de travailler de manière autonome ainsi qu'en équipes techniques pour personnaliser des algorithmes de fusion de données.
• Une maîtrise du codage Python intermédiaire et une expérience avec des bibliothèques ML comme SciKit Learn, DKube, KubeFlow, Feast, Azure, TensorFlow, Keras, etc.

Les principales responsabilités incluent :

• Développer des prototypes AI/ML pour divers cas d'utilisation incluant l'identification d'entités/objets, l'association d'objets, la désambiguïsation, la détection d'anomalies, et l'estimation d'état.
• Créer et maintenir des modèles de données physiques et logiques.
• Exécuter des tâches ETL en assurant la cohérence, la qualité, la précision et la sécurité des données.
• Effectuer la détection d'anomalies en utilisant diverses techniques AI/ML.
• Configurer les réseaux antagonistes génératifs (GANs) et intégrer avec la formation AI générative.
• Concevoir des instructions pour les modèles LLMs et AI génératives.
• Identifier des motifs complexes à travers plusieurs modalités de données en utilisant des algorithmes.
• Améliorer l'efficacité et la qualité de l'alignement et de la fusion des données.
• Concevoir des modèles de récompense pour l'apprentissage par renforcement.
• Maintenir et améliorer les outils d'analyse, en automatisant les processus à l'aide d'algorithmes AI/ML.
• Configurer et programmer des solutions ML dans des carnets Jupyter.
• Utiliser des instances AWS pour former et exploiter des modèles AI/ML.

Les qualifications de base incluent :

• Doctorant en génie aérospatial, science informatique, mathématiques, statistiques, physique, génie électrique, génie informatique ou domaines connexes.
• Citoyenneté américaine requise.
• Capacité à obtenir et à conserver une habilitation de sécurité top-secrète avec polygraphe.
• Connaissance des frameworks d'apprentissage profond tels que Keras, TensorFlow, PyTorch, Mxnet, etc.
• Expérience en analyse statistique, apprentissage par renforcement, transfert d'apprentissage, traitement du langage naturel et vision par ordinateur.
• Compétences intermédiaires en développement logiciel avec un accent sur le code de qualité production. Python préféré.
• Expérience en apprentissage machine, et/ou texte, par le biais de cours ou de projets.

Les qualifications préférées incluent :

• Maîtrise des outils de visualisation/développement web (par exemple, Tableau, D3).
• Expérience en développement de prototypes et en automatisation des processus de données (nettoyage, formatage, staging).
• Expérience en analyse de données, ingénierie d'instructions, apprentissage par renforcement, LLMs, AI générative et systèmes intelligents.
• Familiarité avec l'interprétabilité des modèles d'apprentissage profond.
• Compétences en Big Data (Azure, Hadoop, Spark, plateformes d'apprentissage profond contemporaines).
• Expérience avec les outils et techniques d