Científico de datos senior en IA/ML (experiencia del gobierno federal de EE. UU. con autorización TS/SCI)
Ivydutta-MS
Científico de datos senior en IA/ML (experiencia del gobierno federal de EE. UU. con autorización TS/SCI)
Tiempo completo • Ivydutta-MS
Estado de Mississippi - Científico de Datos Senior en IA/ML (Experiencia del Gobierno Federal de EE. UU. con autorización TS/SCI requerida) - MS - MDCPS- 156573 (Remoto)
Fecha de cierre: 23/03/2026
100% remoto
Habilidades requeridas:
• Grado, Máster o Doctorado. en informática, matemáticas, ingeniería, física o campos relacionados.
• Han participado en Programas de ciencia de datos del gobierno federal de EE. UU. que requieren autorización TS/SCI, ofrecer soluciones que requieren la combinación de disciplinas geoespaciales y patrones de vida, y conexiones en redes sociales.
• Experiencia en ingeniería de datos, con demostración experimenta crear programas personalizados procesando más de 700 millones de registros en menos de :30 minutos, de forma muy frecuente y recurrente.
• Experiencia probada trabajando con atributos de datos CCWIS para predecir resultados en bienestar infantil , incluyendo pero no limitándose la selección de atributos de datos, limpieza de datos y ajuste estadístico.
• Amplio conocimiento de algoritmos estadísticos, aprendizaje automático y sistemas adaptativos.
• Historial previo de diseño y construcción de algoritmos de aprendizaje automático desde cero.
• Experiencia en hacer compensaciones técnicas entre enfoques algorítmicos. basado en errores colectivos, tiempo computacional, escalabilidad y resultados.
• Éxito previo en el desarrollo de sistemas óptimos de toma de decisiones no basados en reglas donde las entradas son estocásticas.
• Historial exitoso de conversión de procesos sociales y de toma de decisiones humanas en modelos computacionales que mejoran los resultados.
Descripción del puesto:
El Departamento de Servicios de Protección Infantil de Mississippi busca a un científico de datos senior para apoyar una prueba de concepto
demostración utilizando procesamiento de lenguaje natural y otros métodos de aprendizaje automático para mejorar el proceso de admisión.
Este trabajo es fundamental para demostrar el potencial de la tecnología más avanzada para mejorar la vida de los niños en riesgo.
El Científico de Datos Senior será responsable de supervisar y apoyar el desarrollo, la implementación y
pruebas de modelos estadísticos, integración de PLN y refinamiento y pruebas del prototipo. Además, algorítmico
se evaluarán los compromisos y se proporcionará orientación para asegurar que se cumplan los objetivos del Estado. Los datos de los Senior
El científico trabajará estrechamente con los actores estatales y los miembros del equipo técnico para garantizar la calidad de los resultados y
que los métodos derivados son transparentes, estadísticamente sólidos, relevantes y documentados.
Responsabilidades clave
• Crear un marco de desarrollo
o Establecer un marco para la ejecución de tareas técnicas dentro de la prueba de concepto. El marco será
Consisten en desglosados de tareas, hitos y entregables
o Identificar hitos críticos relacionados con la información, la recepción de datos, las pruebas y la entrega.
o Identificar los principales factores de riesgo y los medios de mitigación.
• Procesos y tecnología actuales
o Participar en debates críticos sobre los flujos de trabajo actuales de admisión, cómo se toman las decisiones en función de
información del proceso de admisión y la asignación de mano de obra estatal.
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o Contribuir a la identificación de deficiencias en los procesos de admisión y priorizar según su impacto en los niños
y recursos estatales.
• Diseñar nuevos enfoques de admisión utilizando nuevas tecnologías
o Liderar el desarrollo de un nuevo proceso de admisión que aproveche el procesamiento del lenguaje natural y otras máquinas
Algoritmos de aprendizaje.
o Identificar los bloques funcionales y reconciliar sus contribuciones para resolver las deficiencias priorizadas.
o Evaluar los compromisos arquitectónicos y computacionales de implementación para cada bloque funcional. La evaluación
Debe considerar el riesgo desde el punto de vista técnico, de calendario y de seguridad.
o Evaluar los compromisos de usar diferentes fuentes de datos, incluyendo sistemas existentes, datos de muestra, datos simulados, o
Otras alternativas.
o Documentar el enfoque final para la transparencia.
• Revisión(es) de diseño
o Crear el marco para el proceso de revisión de diseño.
o Liderar la revisión y evaluar el diseño
El diseño funcional respecto a la resolución de las deficiencias prioritarias en los procesos de admisión y su impacto en
niños y recursos estatales.
Factores técnicos, de calendarios, de seguridad de datos y otros factores de riesgo.
Fuente de datos y su utilidad para demostrar la eficacia del enfoque.
Métodos propuestos de prueba y demostración.
o Documentación del proceso para garantizar la transparencia.
• Implementación de prueba de concepto
o Supervisar la implementación del prototipo realizando actualizaciones semanales de estado y, cuando corresponda, la puerta
Reseñas.
o Proporcionar orientación cuando sea necesario para mitigar riesgos y eliminar obstáculos técnicos o administrativos.
• Demostración en la sala de conferencias
o Durante 3-4 días, proporciona apoyo en la sala de conferencias para demostrar cómo el prototipo
la aplicación puede mejorar los resultados de los niños y reducir los recursos estatales.
o Recoger los comentarios clave de los interesados respecto a los aspectos técnicos de la aplicación.
• Hoja de ruta
o Contribuir al desarrollo de una hoja de ruta que ilustre cómo podría integrarse la tecnología desarrollada
en el ecosistema de tecnologías y procesos del Estado.
• Proceso de Desarrollo Ágil
o Contribuir al proceso de desarrollo ágil para asegurar el éxito del proyecto.
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Quiénes somos
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Nuestra Visión.
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