Сотрудник-дата-сайентист

Отдел Персонал НИИ Данных PSD Об отделе Институт наук о данных Университета Чикаго (DSI) - это совместная работа ученых, исследователей, преподавателей и практиков, решающих методологические, социальные и предметно-ориентированные проблемы нашего все более ориентированного на данные мира. DSI - исследовательский центр, задающий интеллектуальные координаты для всей отрасли и инноватор, предоставляющий образовательные программы о данных на уровне студентов, аспирантов и профессионалов. Ключевую роль в успехе DSI играет взаимодействие через важные партнерства с промышленностью, правительством, обществом и другими образовательными учреждениями. Описание вакансии Сотрудник по наукам о данных будет работать в Институте наук о данных в роли технического исследователя, основной ответственностью которого будут исследования DSI в области пересечения Искусственного интеллекта и биологических наук. Эта исследовательская позиция будет сосредоточена на сотрудничестве с центром, финансируемым федеральным правительством, по разработке применения техник компьютерного зрения для извлечения количественной информации из изображений (например, флуоресцентная микроскопия деятельности датчиков или меченных белков) биологических наборов данных от подклеточного, клеточного и тканевого уровней, чтобы разработать новые подходы, основанные на данных. Успешный кандидат должен иметь опыт в соответствующей области биологии, разработке программного обеспечения и, идеально, знать лучшие практики разработки программного обеспечения (контроль версий, виртуализация и т.д.). Требуется подтвержденный опыт работы в сотрудничестве с междисциплинарной группой исследователей в области физических и биологических наук. Работая в сотрудничестве с преподавательским и персоналом Института наук о данных Университета Чикаго, сотрудник по наукам о данных будет разрабатывать, поддерживать и предоставлять технические консультации по инициативам из области науки о данных. Эти инициативы охватывают весь жизненный цикл проекта в области науки о данных, начиная от первоначальной разработки проекта до публикации, обычно в виде статьи или как ресурса с открытым исходным кодом. Кроме того, эта роль также будет способствовать научно-исследовательской работе и практике в области науки о данных, разрабатывая и проводя семинары и тренинги, наставляя студентов и делясь результатами. Обязанности Поддерживает текущие образовательные и тренировочные программы в Институте наук о данных Университета Чикаго. Консультирует по вопросам вовлечения в науку о данных, чтобы уточнить цели, определить возможности для сотрудничества и поддержать сбор данных, моделирование и публикацию результатов. Оценивает и проверяет потенциальные проекты на техническую состоятельность и выполнимость. Разрабатывает семинары и тренинговые программы, чтобы продвигать науку и практику в области науки о данных. Вовлекается в другие исследовательские инициативы в Институте наук о данных Университета Чикаго, включая установление внешних коллабораций. Наставляет и поддерживает аспирантов и студентов в клинике Института наук о данных Университета Чикаго. Проводит самостоятельную научно-исследовательскую программу, а также распространяет и публикует эти результаты. Участвует в написании грантов для поддержки текущих инициатив в области науки о данных. Разрабатывает ресурсы для науки о данных с открытым исходным кодом. Использует общедоступные технологии (включая Docker, git и Python) для написания кода, соответствующего современным стандартам кодирования. Вносит свой вклад в жизнь Института наук о данных Университета Чикаго через служение и участие в его деятельности, включая публичные лекции, блоги, вклад в технологии с открытым исходным кодом и т.д. Разрабатывает материалы, показывающие значительные результаты, лучшие практики и отдельные технологии, создает документацию для важного программного обеспечения. Помогает персоналу или преподавателям в формулировании проекта и применяет принципы науки о данных при манипуляции, статистических приложениях, программировании, анализе и моделировании. Создает и оценивает статистические модели и воспроизводимые воронки обработки данных, используя лучшие практики в области машинного обучения и статистического вывода. Предоставляет свои знания для решения сложных запросов, связанных с данными, и привлекает другие ИТ-ресурсы по мере необходимости. Сотрудничает с другими командами кампуса для помощи преподавателям в вопросах, связанных с наукой о данных. Выполняет другую связанную работу по мере необходимости. Минимальные требования Образование: Минимальные требования включают степень колледжа или университета в связанной области. Опыт работы: Минимальные требования включают знания и навыки, полученные в течение 5-7 лет работы на связанной должности. Сертификаты: Предпочтительные квалификации Образование: Диплом бакалавра, желательно в области компьютерных наук, науки о данных, статистики, математики, инженерии или другой смежной области. Степень магистра, предпочтительно в области компьютерных наук, науки о данных, статистики, математики, инженерии или другой смежной области STEM. Опыт работы: Профессиональный опыт написания кода на интерпретируемом языке, таком как Python. Коммуникация результатов через письмо и презентации, как внутри, так и за пределами своей дисциплины. Технические навыки или знания: Участие в разработке программного обеспечения с открытым исходным кодом и значительный вклад в проекты с открытым исходным кодом также высоко ценится в этой роли. Опыт работы с обработкой изображений/компьютерным зрением (например, микроскопией) и, в частности, использованием методов науки о данных для извлечения информации. Предпочтительные компетенции Опыт работы в области программной инженерии, прикладного машинного обучения и/или продвинутых статистических методов. Знание лучших практик разработки программного обеспечения и часто используемых инструментов. Глубокое обучение, компьютерное зрение и медицинская визуализация. Документы для подачи заявки Резюме/CV (обязательно) Сопроводительное письмо (предпочтительно) Контактная информация для рекомендаций (3) (предпочтительно) При подаче заявки документ(ы) ДОЛЖНЫ быть загружены через страницу "Мой опыт" в разделе "Документы для заявки" заявки.