Vereinigte Staaten
B&A
Science Systems & Applications
Data Scientist - KI/ML
Vereinigte Staaten
Lanham, Maryland, United States
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Über die Stelle
Science Systems and Applications, Inc. (SSAI) sucht einen hochmotivierten Data Scientist zur Unterstützung von NASA Earth Science Datensystemen, Geodatenanalyse, wissenschaftlicher Softwareentwicklung und KI/ML-Initiativen. Die Rolle umfasst die Erforschung, Bewertung und Anwendung neuer Technologien wie künstliche Intelligenz, Quantencomputing-Methoden und fortgeschrittene Analysen zur Förderung der Erdwissenschaftsforschung, der Geodatenverarbeitung und der wissenschaftlichen Entdeckung.
Aufgaben
- Entwurf, Entwicklung und Bereitstellung von machine learning und künstlichen Intelligenzmodellen zur Unterstützung von prädiktiver Analytik, Umweltmonitoring, Geoinformation und Erdwissenschaftsforschung.
- Entwicklung von Geodatenanalysen, Visualisierungswerkzeugen und webbasierten Anwendungen für große Umwelt- und Fernerkundungsdatensätze.
- Erstellung und Unterstützung von RESTful APIs, Webservices und Cloud-basierten Datenzugriffssystemen unter Nutzung von AWS und Azure Cloud-Plattformen für skalierbare Speicherung, Verarbeitung und Verbreitung von Erdwissenschaftsdaten.
- Entwicklung von Workflows für die Verarbeitung, Qualitätskontrolle, Analyse und Verbreitung von satellitengestützten Geoprodukten.
- Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern, um Forschungsanforderungen in operative Softwarelösungen zu übersetzen.
- Unterstützung von Erdwissenschaftsdatenarchiven, Benutzerservices und Community-Engagement-Aktivitäten.
- Durchführung räumlicher und zeitlicher Analysen von Umweltdatensätzen unter Verwendung von GIS, Fernerkundung und statistischen Methoden.
- Entwicklung und Automatisierung von Datenverarbeitungspipelines unter Verwendung von Python und wissenschaftlichen Computing-Frameworks, unter Nutzung von Cloud-Services zur Unterstützung von groß angelegten Geodaten- und Fernerkundungs-Workflows.
- Unterstützung, Wartung und Integration von Legacy-Wissenschaftsanwendungen, die in Fortran entwickelt wurden, mit modernen Python-basierten Analyse-, Datenverarbeitungs- und Visualisierungs-Workflows.
- Integration verschiedener Datensätze aus Satellitenbeobachtungen, Feldmessungen und numerischen Modellen.
- Erstellung technischer Dokumentationen, wissenschaftlicher Berichte, Konferenzpräsentationen und begutachteter Veröffentlichungen.
- Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern, Softwareentwicklern und Technologiepartnern, um Möglichkeiten zur Integration von Quantencomputing-Konzepten in KI/ML-Workflows, High-Performance-Computing-Umgebungen und Erdwissenschaftsanwendungen der nächsten Generation zu identifizieren.
Erforderliche Qualifikationen
- Master-Abschluss (M.S.) und mindestens 5 Jahre einschlägige Erfahrung und/oder Training oder eine gleichwertige Kombination aus Ausbildung und Erfahrung.
- Erfahrung in der Anwendung von KI/ML-Techniken auf Erdwissenschafts-, Klima-, Umwelt-, Geodaten-, Fernerkundungs- oder andere große wissenschaftliche Datensätze.
- Starke Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit wissenschaftlichen Computing-Workflows, einschließlich Fortran und High-Performance-Computing-Umgebungen.
- Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von KI/ML-Lösungen unter Verwendung von Cloud-Plattformen wie AWS und Azure.
- Erfahrung mit GIS und Geodatenverarbeitungswerkzeugen.
- Erfahrung in der Arbeit mit großen Umwelt-, Fernerkundungs- oder Geodaten.
- Kenntnisse von räumlichen Datenbanken, Webservices, Anwendungsentwicklungs-Frameworks und aufkommenden Technologien wie Quantencomputing.
- Erfahrung in der Entwicklung und Unterstützung von Datenvisualisierungs- und Analysetools.
- Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten.
- Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit in multidisziplinären wissenschaftlichen Teams.
Gewünschte Qualifikationen
- Erfahrung in der Unterstützung von NASA-, NOAA-, USGS- oder anderen bundesstaatlichen Erdwissenschaftsprogrammen.
- Erfahrung mit Satellitendatenprodukten wie MODIS, Landsat, VIIRS oder ähnlichen Erdbeobachtungsdatensätzen.
- Erfahrung in der Entwicklung von Geodaten-Webanwendungen und Cloud-fähigen Datendiensten.
- Kenntnisse von GDAL, ArcGIS, GRASS GIS oder ähnlichen Geodaten-Softwarepaketen.
- Erfahrung mit JavaScript, Node.js, SQL, Linux und wissenschaftlichen Computing-Umgebungen.
- Erfahrung mit hydrologischer, ökologischer oder Klimamodellierung.
- Nachgewiesene Erfolgsbilanz bei begutachteten wissenschaftlichen Veröffentlichungen.
- Erfahrung in der direkten Interaktion mit wissenschaftlichen Nutzergemeinschaften und Stakeholdern.
EEO/AA Veteranen und Menschen mit Behinderungen
Körperliche Anforderungen
Bei der Ausübung der Aufgaben dieser Stelle muss der Mitarbeiter regelmäßig stehen, gehen und die Hände benutzen, um Gegenstände, Werkzeuge oder Bedienelemente zu berühren, zu handhaben oder zu fühlen. Der Mitarbeiter muss häufig sprechen und hören und gelegentlich mit den Händen und Armen greifen sowie sich bücken, knien, ducken oder kriechen. Muss regelmäßig bis zu 10 Pfund heben und/oder bewegen und gelegentlich bis zu 25 Pfund heben und/oder bewegen. Spezifische Sehfähigkeiten, die für diese Stelle erforderlich sind, umfassen Nahsehen, peripheres Sehen, Tiefenwahrnehmung und die Fähigkeit, den Fokus anzupassen.
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