Data Scientist, Workforce Intelligence (Remote)

Дата публікації: 7 червня 2024 року

Країна: Сполучені Штати Америки

Місце розташування: Віддалено - Фармінгтон, CT

Корпорація RTX є провідною компанією в галузі аерокосмічної та оборонної промисловості, яка надає передові системи та послуги для комерційних, військових та урядових клієнтів по всьому світу. Вона складається з трьох провідних підприємств галузі – Collins Aerospace Systems, Pratt & Whitney і Raytheon – та залучає навички 185 000 співробітників для розширення меж відомої науки. Основні напрямки включають квантову фізику, електричну тягу, спрямовану енергію, гіперзвукові технології, авіоніку і кібербезпеку. Штаб-квартира компанії знаходиться в Арлінгтоні, VA, і була створена у 2020 році в результаті злиття компанії Raytheon і аерокосмічних бізнесів корпорації United Technologies Corporation.

У RTX ми прагнемо створити середовище, де всі співробітники поважаються, цінуються та підтримуються. Ми віримо, що різноманітність забезпечує сильніші бізнес-результати, сприяючи успіху для співробітників, партнерів, інвесторів і громад. Наше зобов'язання щодо різноманітності проявляється в наших бізнес-практиках і можливостях для зростання.

Приєднуйтеся до нашої команди рабітників розвідки RTX, щоб об'єднати різні точки зору, дані, дослідження та технології. Наша місія полягає в тому, щоб надавати знання, які покращують бізнес-результати, досвід співробітників та стратегії управління персоналом через передові рішення в області управління робочою силою та стратегічний консалтинг.

• Допомагати підрозділам RTX, бізнес-партнерам HR і центрам досконалості HR приймати рішення на основі даних щодо людей.
• Співпрацювати з динамічною, зростаючою командою передової аналітики для розробки, розгортання та впровадження ініціатив з науки про дані HR і ШІ на всій території компанії.
• Працювати разом з іншими фахівцями з науки про дані для розробки, створення, розгортання та підтримки моделей машинного навчання, глибокого навчання, обробки природної мови (NLP), часових рядів, математичної оптимізації та генеративного ШІ (LLMs), спрямованих на покращення життєвого циклу співробітника – від залучення та набору до розвитку і збереження.

• Ступінь бакалавра у відповідній галузі (наука про дані, аналітика, статистика, економіка/економетрика, інженерія, інформатика, дослідження операцій) з мінімум 2 роками відповідного досвіду або ступінь магістра у відповідній галузі.
• Володіння передовими мовами програмування, такими як Python.
• Сильні навички роботи з даними, досвід роботи з мовою запитів (SQL) і вміння об'єднувати набори даних з кількох реляційних баз даних і форматів файлів.
• Досвід роботи з великими, складними наборами даних (структурованими та неструктурованими) для навчання, оцінки та розгортання моделей машинного навчання/глибокого навчання/NLP/часових рядів.
• Досвід роботи з методами програмного/ст