Data Scientist Intern

Dołącz do Leidos AI/ML Accelerator w Arlington, VA jako Stażysta Data Scientist. Poszukujemy kandydatów z silną wiedzą z zakresu uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, aby przyczynili się do różnorodnych projektów AI/ML.

Kandydaci muszą posiadać:

• Kompleksowe zrozumienie różnych typów danych (tekst, obraz, wideo, audio, lidar) z naciskiem na abstrakcyjne rozumowanie i łagodzenie niekompletnych lub niepoprawnych danych w rozumowaniu diagramatycznym.
• Praktyczną wiedzę na temat modeli językowych (LLMs) / Generatywnej AI i transformatorów.
• Zrozumienie koncepcji uczenia się przez wzmacnianie, aby umożliwić ciągłe uczenie się i optymalizację zadań.
• Biegłość w zasadach Etycznej AI i ich zastosowaniu.
• Umiejętność pracy samodzielnej oraz w technicznych zespołach w celu dostosowania algorytmów do fuzji danych.
• Biegłość w średniozaawansowanym kodowaniu w Pythonie oraz doświadczenie z bibliotekami ML, takimi jak SciKit Learn, DKube, KubeFlow, Feast, Azure, TensorFlow, Keras, itp.

• Rozwijać prototypy AI/ML dla różnych przypadków użycia, w tym identyfikacji jednostek/obiektów, kojarzenia obiektów, wyjaśniania, wykrywania anomalii i szacowania stanu.
• Tworzyć i utrzymywać fizyczne i logiczne modele danych.
• Wykonywać zadania ETL, zapewniając spójność, jakość, dokładność i bezpieczeństwo danych.
• Przeprowadzać wykrywanie anomalii, wykorzystując różne techniki AI/ML.
• Konfigurować ogólne sieci antagonistyczne (GAN) i integrować z treningiem Generatywnej AI.
• Tworzyć zapytania dla modeli LLM i Generatywnej AI.
• Identyfikować kompleksowe wzorce w wielu modalnościach danych za pomocą algorytmów.
• Zwiększać wydajność i jakość fuzji danych.
• Projektować modele nagród dla uczenia przez wzmacnianie.
• Utrzymywać i ulepszać narzędzia analityczne, automatyzując procesy za pomocą algorytmów AI/ML.
• Konfigurować i programować rozwiązania ML w notatnikach Jupyter.
• Wykorzystywać instancje AWS do trenowania i eksploatacji modeli AI/ML.

• Doktorant w dziedzinie Inżynierii Lotniczej, Informatyki, Matematyki, Statystyki, Fizyki, Inżynierii Elektrycznej, Inżynierii Komputerowej lub pokrewnych dziedzinach.
• Wymagane obywatelstwo USA.
• Zdolność do uzyskania i utrzymania poświadczenia bezpieczeństwa Top-Secret z poligrafem.
• Wiedza na temat frameworków głębokiego uczenia, takich jak Keras, TensorFlow, PyTorch, Mxnet, itp.
• Doświadczenie w analizie statystycznej, uczeniu przez wzmacnianie, transfer learning, przetwarzaniu języka naturalnego i widzeniu komputerowym.
• Średniozaawansowane umiejętności programistyczne z naciskiem na kod produkcyjnej jakości. Preferowany Python.
• Doświadczenie w uczeniu maszynowym i/lub tekście, poprzez kursy lub projekty.

• Biegłość w narzędziach do wizualizacji/rozwoju webowego (np. Tableau, D3).