Data Scientist, Workforce Intelligence (Remote)

Дата публикации: 7 июня 2024

Страна: Соединенные Штаты Америки

Местоположение: Удаленно - Фармингтон, Коннектикут

RTX Corporation – ведущая аэрокосмическая и оборонная компания, предоставляющая передовые системы и услуги коммерческим, военным и государственным заказчикам по всему миру. Состоит из трех ведущих в отрасли бизнесов – Collins Aerospace Systems, Pratt & Whitney и Raytheon – RTX использует навыки 185 000 сотрудников для расширения границ известной науки. Основные области исследований включают квантовую физику, электрическую тягу, направленную энергию, гиперзвуковые технологии, авионику и кибербезопасность. Штаб-квартира находится в Арлингтоне, Вирджиния. RTX была образована в 2020 году в результате слияния Raytheon Company и аэрокосмических бизнесов United Technologies Corporation.

В RTX мы стремимся создать среду, где все сотрудники уважаемы, ценимы и поддерживаются. Мы верим, что разнообразие приводит к более сильным бизнес-результатам, способствуя успеху сотрудников, партнеров, инвесторов и сообществ. Наша приверженность разнообразию проявляется в наших бизнес-практиках и возможностях для роста.

Присоединяйтесь к нашей команде Workforce Intelligence RTX, чтобы объединить разнообразные точки зрения, данные, исследования и технологии. Наша миссия – предоставлять аналитические данные, улучшающие бизнес-результаты, рабочий опыт сотрудников и HR-стратегию с помощью передовых решений для управления кадрами и стратегического консалтинга.

• Помогать бизнесам RTX, партнерам по HR и Центрам HR-экспертизы в принятии решений на основе данных о людях.
• Сотрудничать с динамичной, растущей командой Advanced Analytics для разработки, развертывания и внедрения инициатив по науке о данных и ИИ для всей организации.
• Работать с другими учеными по данным над проектированием, разработкой, развертыванием и поддержкой моделей машинного обучения, глубокого обучения, обработки естественного языка (NLP), временных рядов, математической оптимизации и генеративного ИИ (LLMs) с целью улучшения жизненного цикла сотрудника – от привлечения и набора до развития и удержания.

• Степень бакалавра в смежной области (наука о данных, аналитика, статистика, экономика/эконометрика, инженерия, компьютерные науки, исследование операций) с минимум 2 годами соответствующего опыта, или степень магистра в смежной области.
• Знание продвинутых языков программирования, таких как Python.
• Сильные навыки работы с данными, опыт запросов на языке SQL и способность собирать наборы данных из нескольких реляционных баз данных и форматов файлов.
• Опыт работы с большими, сложными наборами данных (структурированными и неструктурированными) для обучения, оценки и развертывания моделей машинного обучения/глубокого обучения/NLP/временных рядов.
• Опыт использования методов предсказательного/статистического моделирования, таких как регрессия, машины опорных векторов, деревья решений, bagging, boosting, кластеризация и симуляционные техники, такие как Монте-Карло.

• Опыт работы с платформами для науки о данных, такими как Dataiku, Databricks, Alteryx.
• Знание фреймворков глубокого обучения, таких как PyTorch или TensorFlow.
• Опыт работы с векторными базами данных/библиотеками, такими как OpenSearch, ElasticSearch, Milvus, FIASS.
• Знакомство с фреймворками с открытым исходным кодом для создания генеративных AI моделей/приложений, работающих на LLMs (LangChain, LlamaIndex, Haystack, Nvidia NeMo Guardrails).