Vereinigtes Königreich
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BAE
Data Scientist
Vereinigtes Königreich
Frimley, England, United Kingdom
PythonDocker
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Über die Stelle
Standort(e): UK, Europa & Afrika :
UK : Frimley
Standort: Südengland – 4-5 Tage pro Woche vor Ort beim Kunden.
BAE Systems Digital Intelligence ist die Heimat von 4,500 digitalen, Cyber- und Nachrichtendienstexperten. Wir arbeiten standortübergreifend in 10 Ländern zusammen, um komplexe Daten zu sammeln, verknüpfen und zu verstehen, damit Regierungen, Nationalstaaten, Streitkräfte und Wirtschaftsunternehmen in den anspruchsvollsten Umgebungen digitale Vorteile erzielen können.
Über die Rolle
Wir suchen zur Verstärkung unseres Teams Digital Defence Services nach kontinuierlichem Wachstum und Erfolg einen Data Scientist. Innerhalb von Digital Defence Services sind wir ein wichtiger Partner für das britische Verteidigungsministerium bei der Einführung sicherer digitaler Lösungen, die Multi-Domain-Integration und Datenextraktion ermöglichen und uns so einen Vorteil gegenüber denen verschaffen, die uns dienen und schützen. Innerhalb einer florierenden Business Unit Digital Defence Services und als Teil einer größeren, lebendigen Community von Sicherheitsberatern aus anderen Sektoren werden Sie in Ihrer Rolle unterstützt, um zu lernen und sich weiterzuentwickeln, mit klaren Karrierewegen in der Organisation.
Unsere Mitarbeiter sind unser Alleinstellungsmerkmal; sie sind einfallsreich, innovativ und engagiert. Wir haben eine Mischung aus Generalisten und Spezialisten und erkennen an, dass diese Vielfalt zu unserem Erfolg beiträgt. Wir erkennen die Vorteile der Bildung von Teams aus verschiedenen Disziplinen an, was uns ermöglicht, hochmoderne, qualitativ hochwertige Lösungen zu entwickeln. Unsere breite Tätigkeit im öffentlichen Sektor bietet unseren Mitarbeitern vielfältige Möglichkeiten, ihre Karrieren in neuen Bereichen und bei neuen Kunden zu entwickeln.
Leben bei BAE Systems Digital Intelligence
Wir setzen auf hybrides Arbeiten. Das bedeutet, dass Sie und Ihre Kollegen von verschiedenen Orten aus arbeiten können, z. B. von zu Hause, einem anderen BAE Systems Büro oder einem Kundenstandort, teilweise oder vollständig, und die Arbeit kann zu verschiedenen Tageszeiten stattfinden.
Durch den Einsatz von Technologie können wir interagieren, zusammenarbeiten und gemeinsam schaffen, auch wenn wir remote voneinander arbeiten. Hybrides Arbeiten ermöglicht mehr Flexibilität bei Zeit und Ort der Arbeit, hilft uns, unsere Arbeit und unser Privatleben effektiver auszubalancieren und das Wohlbefinden zu steigern.
Vielfalt und Inklusion sind integraler Bestandteil des Erfolgs von BAE Systems Digital Intelligence. Wir sind stolz auf eine Organisationskultur, in der Mitarbeiter mit unterschiedlichen Perspektiven, Fähigkeiten, Lebenserfahrungen und Hintergründen – die besten und klügsten Köpfe – zusammenarbeiten können, um Exzellenz zu erreichen und individuelle und organisationale Potenziale zu realisieren.
Kernaufgaben
- Entwerfen, Entwickeln und Testen von Lösungen zur Sammlung, Integration und Vorbereitung von Daten für fortgeschrittene Analysen und machine learning-Anwendungen.
- Analysieren komplexer Datensätze, um Trends, Muster und umsetzbare Erkenntnisse aufzudecken, die geschäftliche oder operative Ergebnisse vorantreiben.
- Erstellen, Prototypisieren und Bewerten von statistischen und machine learning-Modellen zur Lösung realer Probleme, Testen der Machbarkeit und Abschätzung der Auswirkungen vor der vollständigen Bereitstellung.
- Entwickeln und Implementieren von ML-basierten Lösungen, wobei der gesamte Lebenszyklus verantwortet wird – von der Modellentwicklung und -bereitstellung bis hin zur Überwachung und Iteration.
- Bereitstellen von Modellen in Produktionsumgebungen, Übernahme der Integration und Operationalisierung von ML in breitere Systeme und Anwendungen.
- Kontinuierliches Bewerten und Überwachen der Modellleistung, Identifizieren von Leistungseinbußen, Lücken oder Optimierungsmöglichkeiten.
- Enge Zusammenarbeit mit Datenanalysten, Ingenieuren und anderen Stakeholdern zur Definition neuer Tools, Verbesserung von Arbeitsabläufen und Unterstützung der Innovation in Teams.
- Kommunizieren von Erkenntnissen, Empfehlungen und Modellergebnissen an technische und nicht-technische Zielgruppen durch Visualisierung und Daten-Storytelling.
- Erforschen neuer KI/ML-Techniken, um auf dem neuesten Stand zu bleiben und neue Möglichkeiten zur Verbesserung bestehender Systeme zu identifizieren.
- Sicherstellen, dass alle Data-Science- und ML-Praktiken den relevanten ethischen Standards, Richtlinien und Governance-Frameworks entsprechen.
- Bereitstellen technischer Anleitung und Mentoring zur ML-Implementierung in funktionsübergreifenden Teams.
Data Science und Analytik
- Die Nutzung und das Design von Algorithmen werden vom Data Scientist erwartet, um aussagekräftige, umsetzbare Erkenntnisse aus einer Vielzahl von Datensätzen zu gewinnen. Der Data Scientist sollte die Initiative ergreifen, um Tools über eine Reihe von Technologien zu entwickeln, zu testen und zu implementieren, einschließlich, aber nicht beschränkt auf (1) Elastic, Logstash, Kibana (ELK) und seine Äquivalente (2) Ni-Fi (3) Python (4) Geospatial Intelligence Software (5) APIs von kommerziellen/Open-Source-Anbietern.
- Der Data Scientist wird voraussichtlich explorative Analysen von Datensätzen durchführen, um eine Reihe von Kundenproblemen zu lösen.
Open-Source-Intelligence und Datenextraktion
- Vom Data Scientist wird nicht erwartet, dass er in Open-Source-Intelligence geschult/erfahren ist; seine Rolle wird jedoch die Arbeit mit einer Reihe von Datensätzen zur Unterstützung dieses Ziels umfassen. Der Data Scientist sollte eine Reihe von Techniken und Exploitationen anwenden, um zu verbesserten Kundenergebnissen zu führen und Nachteile/Mängel von Datensätzen rechtzeitig hervorzuheben.
- Im Rahmen seiner beruflichen Weiterentwicklung ist es von Vorteil, wenn ein Data Scientist die Initiative ergreift und an Schulungen teilnimmt, die sein Handwerk, seine Techniken und seine Untersuchungsmethoden verbessern.
Mindestanforderungen
- Sie verfügen über eine solide Grundlage in Data Science, Analytik oder machine learning, mit praktischer Erfahrung in der Entwicklung von Modellen, die praktische Probleme lösen und messbare Auswirkungen erzielen.
- Sie sind vertraut mit dem gesamten machine learning-Lebenszyklus – von der explorativen Datenanalyse und Modellprototypisierung bis hin zur Produktionsbereitstellung, Integration und laufenden Überwachung.
- Sie sind versiert in Python und seinem Daten-/ML-Ökosystem (z. B. pandas, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow) und können statistische und machine learning-Techniken in realen Szenarien sicher anwenden.
- Sie haben Modelle in Live-Systeme implementiert und verstehen, wie ML betriebsbereit gemacht wird – sei es durch die Arbeit mit APIs, die Integration in bestehende Anwendungen oder die Verwendung von Containerisierungswerkzeugen wie Docker.
- Sie überwachen aktiv die Leistung bereitgestellter Modelle und haben Erfahrung darin, Drift, Re-Training-Trigger oder Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren.
- Sie halten sich über die neuesten Fortschritte in machine learning und KI auf dem Laufenden und wenden gerne neue Methoden oder Tools an, um Systeme und Ergebnisse zu verbessern.
- Sie sind sich der ethischen und Governance-Aspekte bewusst, die mit der Bereitstellung von machine learning im großen Maßstab verbunden sind – wie z. B. Bias, Fairness, Erklärbarkeit und Compliance – und integrieren diese in Ihre Arbeit.
- Sie sind ein starker Kommunikator, der komplexe technische Arbeiten in klare Erkenntnisse und Empfehlungen übersetzen kann und Ihre Botschaft an technische und nicht-technische Stakeholder anpasst.
- Sie arbeiten gerne in funktionsübergreifenden Teams, bringen Ihre Expertise ein und arbeiten gleichzeitig mit Analysten, Ingenieuren, Produktteams und Entscheidungsträgern zusammen.
- Sie sind eigenmotiviert, lösungsorientiert und übernehmen Verantwortung für Ihre Arbeit – von der Problemdefinition bis zur Lieferung einer produktionsreifen Lösung.
Aufgrund der Art unseres Geschäfts und der Anforderungen dieser Rolle müssen Sie über eine MoD/Partner DV verfügen und britischer Staatsbürger sein.
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