职位编号：R0181058
计算机视觉工程师，高级
机会：
如果你能够利用你的机器学习和计算机视觉背景来改变高风险、高回报的科学研究项目，那该有多好？作为一名机器学习和计算机视觉专业人士，你了解复杂系统背后的力量。当涉及到帮助塑造和指导情报界的先进研究项目时，这些知识是关键。我们正在寻找在图像和视频分析开发方面有专业知识的人，具备图像处理和计算机视觉研究开发经验，以帮助项目经理成功运行研究项目。
我们的科学家团队为可能为我们的国家提供压倒性情报优势的项目提供系统工程和技术支持。这就是为什么我们需要你，一位机器学习和计算机视觉专家，专门从事图像和视频分析开发，具备图像处理和计算机视觉研究开发经验，帮助我们为客户提供来自学术界、其他研究机构和私营行业的研究合作伙伴。你将与政府项目经理紧密合作，为项目提供技术支持和专业知识，超越项目范围，但对项目的成功至关重要。我们将期待你通过领导和指导初级员工来分享你的机器学习和计算机视觉专业知识。加入我们，在情报界迎接令人兴奋的挑战。
你具备以下条件：
• 熟练掌握Python、Java或C++等脚本语言
• 具备图像处理和计算机视觉研究开发经验
• 具备软件工程师经验
• 具备管理多学科研究开发团队或测试和评估团队的经验
• 具备机器学习或深度神经网络算法研究开发经验
• 具备技术评估和评估技术的经验
• 具备敏捷项目管理和系统开发流程经验，包括集成测试
• 具备大型系统软件设计和开发、集成支持、系统或软件开发项目、可视化、测试驱动开发、自动化单元测试和数据配置管理经验
• 具备TS/SCI保密许可证和多项审查的能力
• 物理学、数学、计算机科学、数据科学等领域的学士学位，具备12年以上工程经验，或者硕士学位，具备8年以上工程经验
如果你具备以下条件，那就更好了：
• 具备计算机视觉和深度学习软件包的使用经验，包括PyTorch、OpenCV或TensorFlow
• 具备商业云环境的利用、开发和管理经验
• 具备遥感、图像压缩、提高噪声和退化图像和元数据的经验，包括光学传感器集成、机密研究、概率和运筹学、统计分析或神经辐射场建模
• 具备整合商业软件工具进行定制应用开发的经验
• 具备机器学习、信号和图像处理、算法开发或计算机视觉经验
• 具备情报界经验
• 具备需求、CONOPS和过渡经验
• 具备制定项目计划、工作分解结构和里程碑进度表的经验
• 具备提供技术监督和领导能力
• 博士学位
保密审查：
被选中的申请人将接受安全调查，并可能需要满足获得机密信息访问资格的条件；需要具备TS/SCI保密许可证和多项审查。
打造职业：
与我们一起成长
你的成长对我们来说很重要，这就是为什么我们提供各种方式来发展你的职业。通过专业和领导力发展机会，如技能提升计划、学费补贴、指导和公司赞助的人际网络，你可以按照自己的方式规划独特而充实的职业道路。
归属之地
多样化的观点培养集体智慧。布兹艾伦的尊重、公平和机会文化意味着你可以自由地将自己的全部投入到工作中。通过一系列商业资源组和其他建立联系的机会，你将很快建立自己的社区。
支持你的福祉
我们全面的福利计划包括健康储蓄账户贡献、带薪假期、带薪产假、慷慨的401(k)匹配等。在这些福利的支持下，再加上灵活的工作时间安排和远程/混合工作地点的选择，我们将支持你在工作和生活中追求平衡、充实的生活。
你的候选人之旅
在布兹艾伦，我们知道我们的员工是推动我们前进的动力，我们最重视的是人际关系。在这里，我们为你提供了一系列资源，让你了解在与我们建立联系的过程中可以期待什么。
薪酬
在布兹艾伦，我们赞赏你的贡献，为你提供机会和选择，并支持你的整体福祉。我们的福利包括健康、人寿、残疾、金融和退休福利，以及带薪休假、职业发展、学费补助、工作生活平衡计划和抚养人照顾。我们的认可奖励计划表彰员工出色的表现和对我们价值观的卓越展示。每周至少工作20小时的全职和兼职员工有资格参加布兹艾伦的福利计划。未达到此门槛的个人只有资格参加部分福利计划，不包括健康福利。我们鼓励你通过访问我们职业网站上的资源页面并查看我们的员工福利页面来了解更多关于我们的全部福利的信息。
布兹艾伦的薪酬由多种因素决定，包括但不限于地点、个人的教育、知识、技能、能力和经验的组合，以及合同特定的可负担性和组织要求。该职位的预计薪酬范围为93,300.00美元至212,000.00美元（年薪）。显示的估计值代表该职位典型的薪酬范围，仅是布兹艾伦员工总薪酬计划的一个组成部分。
工作模式
我们以人为本的文化优先考虑灵活性和协作的好处，无论是在现场还是远程。
• 如果该职位标注为远程或混合工作，你将定期在布兹艾伦或客户场所工作。
• 如果该职位标注为现场工作，你将根据具体角色的需要与同事和客户面对面工作。
平等就业机会承诺
我们是一个平等就业机会/积极行动的雇主，鼓励我们的员工勇敢地推动变革，无论他们的种族、肤色、民族、宗教、性别（包括怀孕、分娩、哺乳或相关医疗状况）、国籍、血统、年龄、婚姻状况、性取向、性别认同和表达、残疾、退伍军人身份、军队或制服服务成员身份、遗传信息或其他受适用的联邦、州、地方或国际法保护的身份的影响。 
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