概述
通过机器学习、编程、数据建模和高级数学提取数据，提供分析洞察力，识别复杂模式并找到推动组织发展的机会。通过使用基本的描述性、预测性和规范性模型来开发对业务需求和目标的理解。执行日常任务，范围和复杂性逐渐增加。在现有数据平台和工具内解决问题时，受到密切监督但具有一定的自主权。初级专业人员，具备基本的技能和熟练度。
职责
• 设计、开发和评估具有一定复杂性的基本/常规预测模型和算法
• 分析和解释具有一定复杂性的结果
• 在规定的程序和实践范围内进行有限的判断和自主决策
• 开发和编写基本的软件程序、算法和自动化流程
• 使用建模和趋势分析来分析数据
• 与团队成员合作并参与团队项目和倡议
• 运用有效的书面和口头沟通来记录和呈现发现结果
资格
• 2-3年的探索性数据分析经验
• 统计学
• 编程、数据建模、模拟和数学
• SQL、R、Python、Hadoop、SAS、SPSS、Scala、AWS
• 模型生命周期执行
• 技术写作
• 数据故事叙述和技术演示技巧
• 研究技能
• 人际交往能力
• 模型开发
• 沟通能力
• 批判性思维
• 协作和建立关系
• 具有明智判断力的主动性
• 技术（大数据分析、编码、项目管理、技术写作等）
• 解决问题（在问题和问题被确定后做出反应）
• 数据科学、统计学、数学、计算机科学、工程或类似定量领域的学士学位
• 熟悉数据查询、报告、预测、分析和运营研究，包括统计方法和预测建模
• 在应用统计方法、数学技术、预测、成本效益分析和相关分析工具方面具有经验
• 具体技能可能包括数据科学、数据分析、预测建模师、文本分析、语音分析和语言学
• 解释和综合大量非结构化数据的能力
• 研究、分析和解决问题的能力
• 遵循、解释和应用与指导方针、程序、实践和法规相关的数据/指令的能力
• 有效的口头和书面沟通能力
• 有效的文字处理和电子表格软件技能
• NLP相关技能：
• 对NLP系统有深入的了解：NLU和NLG之间的区别
• 对NLP定义的深入理解：标记、词干提取、停用词、话语关系等
• 对NLP过程的深入理解：word2vec、词相似度（余弦相似度）、词嵌入
• 设计和开发NLP系统的经验：可以是学术领域的经验；编写过至少2-3个NLP系统的代码，如文本分类或情感分析模型；解释代码/模型的步骤/部分
• 理解NLP任务的区别：文本分类、文本匹配、机器翻译、共指消解、文本摘要、问答等
• 理解和解释LLMs：它是什么；它是如何工作的；它的用途
• 理解NLP常见的算法、工具和评估指标：波束搜索、召回率、准确率、F1分数等；在实践中使用它们
• 熟悉NLP库和框架：使用过nltk、spacy、wordcloud、genism、textblob等
• AI相关技能：
• 对DL模型及其要素以及它们之间的区别有深入的了解：SNN、RNN、CNN、LSTM、Seq2Seq、transformers
• 开发ML/DL模型：使用可用库构建了至少2-3个模型（训练、测试、评估）
• 微调ML/DL模型：使用预训练模型对特定文本数据进行微调（BERT/GPT微调等）
• 理解ML/DL库和框架：使用过keras、pytorch、tensorflow、transformers等
• 评估ML/DL模型并应用适当的改进：理解基本定义，如过拟合、欠拟合、训练集、测试集、偏差、方差
• 不断跟进AI/ML/DL领域和最新工具
• 数据和计算机科学相关技能：
• 理解文本数据的策划过程：处理、清理、为特定NLP任务准备；理解数据策划的差异（例如基于BERT的模型与keras中的LSTM模型）
• 熟练掌握Python和PySpark
• 理解编程中的OOAD概念
• 能够对文本数据进行统计分析
期望资格
• 数据科学、统计学、数学、计算机科学或工程的硕士学位
• 语言学相关技能：
• 理解语言特征如何影响和改变设计NLP系统的关键决策：是否扩展缩写、是否去除否定、是否清除标点等
• 知识英语语法、句法和语义；足以解释NLP定义，如话语关系、共指消解、词干提取等
工作时间：周一至周五，上午8:00 - 下午4:30
地点：820 Follin Lane, Vienna, VA 22180 | 5550 Heritage Oaks Dr. Pensacola, FL 32526 | 141 Security Dr. Winchester, VA 22602
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