责任

机器智能与开发部适用的数据分析，机器学习和统计分析，以不同的数据类型，以满足客户的分析需求。我们寻求将跨越多个内部组织和客户团队成员的工作候选人开发创新数据驱动的解决方案。

主要功能

• 提供在数据分析和算法开发支持的不同数据源的集成，分析和利用与遥感数据强调的专业知识。
• 能够运行和修改现有的机器学习，数据挖掘和模式识别和异常检测统计算法。
• 能够创建，发展，演变，提高机器学习，数据挖掘，统计和模式识别预测分析算法和多样的大数据集的异常检测。
• 设计，开发和使用灵活的查询方法，创新的可视化和数据聚合/集成，数据挖掘和分析技术不同的数据源推进新的方法来提取信息。
• 能够理解的数据的物理phenomenologies。
• 熟悉数据融合技术，以帮助开发自动化的数据聚合应用。
• 能够创建可帮助人类活动的自动化模块化，层次化的应用。
• 利用技术知识，到多个联邦政府客户包括其他承包商的监督提供高质量的支持。

这个角色可以填充为技术人员或工程专家的航天高级会员

资格

需要

• 学位数据科学，统计学，应用数学和计算机科学的正规大学。（在物理科学或工程度也是可接受的）
• 4年后最小学士学位体验。（花费时间获得针对这一个高级学位计数）
• 经验与遥感和/或信号处理。
• 强烈愿望，在机器学习，数据挖掘和模式识别，异常检测统计算法和预测模型的开发应用积累经验。
• 在以下语言中的至少一个强的编程技能：Python中，R，MATLAB，C ++，JAVA和需要与Python作为偏好。
• 较强的书面及口头表达能力。
• 必须能够将数据科学家，软件工程师和情报分析员的不同团队中有效地工作。
• 该职位要求获得并保持安全检查，这是由美国政府颁发的能力。美国公民需要获得安全许可。
  

资格考虑作为和工程专家（另外）

需要

• 强大的解决问题的能力。
• 最小的岗位本科经验7年经验（所花费的时间获得更高的学位数朝着这个）。
• 强大的软件开发能力。
• 背景在信号处理，图像科学，图像剥削，频谱分析，空间分析，和计算机视觉。
  

首选

• 先进程度在数据科学，数学，统计学，计算机科学，物理科学或工程。
• 体验在深度学习。
• 体验在自然语言处理。
• 知识的商业和开源的统计软件包。
• 开发经验数据可视化或可视化分析应用。
• 具有广泛的数据库体验。
• 当前绝密间隙与SSBI。
  

成绩单要求

成绩单都需要这个位置。