Місце: Велика Британія, Європа та Африка: Велика Британія: Глостер
У BAE Systems Digital Intelligence ми підтримуємося командою з 4500 фахівців з цифрових технологій, кібербезпеки та розвідки у 10 країнах. Наша колективна місія полягає у зборі, з'єднанні та інтерпретації складних даних, щоб надати урядам, національним державам, збройним силам та комерційним підприємствам цифрову перевагу у найвимогливіших середовищах.
Ми наразі розширюємо нашу команду та шукаємо досвідчених інженерів даних, щоб підтримати успіх наших проєктів у секторі уряду Великої Британії. Наша інклюзивна культура базується на інноваціях та відданості, де працюють як універсали, так і спеціалісти, що цінують різноманітність, яка сприяє створенню передових, високоякісних рішень.
Як інженер даних (ML) у BAE Systems, ви будете працювати на різних етапах життєвого циклу Data Science, від досліджень та моделей proof of concept до створення та впровадження операційних рішень.
- Розробка та впровадження рішень машинного навчання (ML), організація процесу та життєвого циклу систем ML.
- Впровадження моделей та можливостей, забезпечення успішної інтеграції у виробниче середовище.
- Постійне дослідження новітніх досягнень у сфері ML та AI для покращення поточних систем.
- Співпраця з фахівцями з даних для уточнення, оптимізації та впровадження прототипів та моделей.
- Співпраця з командами з доставки для інтеграції моделей ML в більш великі системи.
- Управління якістю та доступністю даних, співпраця з інженерами даних за необхідності.
- Проведення аналізу даних для виявлення трендів, патернів та інсайтів, що інформують розробку та впровадження моделей.
- Моніторинг продуктивності моделей, визначення можливостей для оптимізації.
- Визначення і оптимізація MLOps-процесів для підвищення ефективності розробки та впровадження моделей.
- Дотримання політики та стандартів етичного AI, забезпечення відповідності нормам.
- Надання технічних рекомендацій міжфункціональним командам щодо впровадження та інтеграції ML-проєктів.
- Інновації та прототипування нових рішень ML у бізнесі.
- Використання хмарних середовищ для масштабованої розробки та впровадження ML моделей, інтеграція готових хмарних можливостей при необхідності.
- Досвід у галузі інженерії даних, аналізу або наук про дані, з сильними програмними навичками та застосуванням у реальних сценаріях.
- Володіння інструментами та технологіями інженерії даних, особливо інструментами ETL, такими як Python та великими даними.
- Добре розуміння програмного забезпечення з відкритим вихідним кодом для інженерії даних та здатність оцінювати ці платформи проти комерційних продуктів.
- Експертиза в концепціях баз даних, включаючи неструктуровані, NoSQL та платформи великих даних, а також методи об'єктного та модельного моделювання даних.
- Досвід