Возможность: Если вас увлекает использование науки о данных для решения сложных проблем и внесения значимых изменений, присоединяйтесь к нам в Booz Allen Hamilton на позицию старшего научного сотрудника по анализу данных в области цепочек поставок. Эта роль идеально подходит для тех, кто очарован потенциалом IoT, машинного обучения и ИИ в революции анализа данных.
В Booz Allen вы будете преобразовывать огромные наборы структурированных и неструктурированных данных в действенные инсайты в различных секторах, включая национальную безопасность, здравоохранение и логистику. Станьте частью команды, использующей науку о данных для создания позитивного влияния в мировом масштабе.
Будучи лидером нашей команды по анализу данных, вы будете:
- Взаимодействовать с клиентами для понимания их аналитических потребностей и извлекать ценные выводы из сложных данных.
- Вести разработку сложных алгоритмов и систем управления данными.
- Использовать передовые инструменты и фреймворки для преобразования разрозненных данных в ясные, действенные выводы для стратегического принятия решений.
- Применять ваш опыт в области ИИ и технологий машинного обучения для совершенствования процессов в цепочке поставок.
- Способствовать инновациям в моделировании данных, количественном анализе и визуализации.
Квалифицированные кандидаты должны иметь:
- Более 10 лет опыта в решении задач науки о данных в управлении цепочками поставок.
- Не менее 5 лет, посвященных исследованию данных, очистке, анализу, визуализации и майнингу.
- Доказанные способности в статистическом и общем программировании, используемом в анализе данных.
- Опыт ведения сложных проектов, основанных на данных, в логистике и управлении цепочками поставок.
- Портфолио успешных проектов по внедрению Agile-практик и разработке прогнозируемых моделей данных.
- Степень бакалавра в соответствующей области. Приветствуются высшие степени.
- Допуск Top Secret.
Дополнительные навыки:
- Разработка алгоритмов с использованием R, Python или SQL/NoSQL.
- Распределенные инструменты данных, такие как Hadoop, Spark или EMR.
- Инструменты визуализации данных, такие как Plotly, Seaborn или ggplot2.
В Bo