Graph Data Scientist

Bei Ardent stellen wir Menschen ein, die mehr als nur einen Job wollen – sie möchten eine Mission unterstützen, die von Bedeutung ist. Unsere Teams unterstützen die kritischsten nationalen Sicherheits- und Verteidigungsprioritäten der Bundesregierung, helfen, die Nation zu schützen, die Resilienz zu stärken und die Technologien und Fähigkeiten voranzutreiben, die Amerika sicher halten.

Ardent sucht einen Graph Data Scientist, um unser Team zu verstärken. Dies ist eine Remote-Position.

Positionsbeschreibung

Ardent sucht einen Graph Data Scientist zur Entwicklung graphbasierter Analyselösungen zur Unterstützung von Betrugsprävention, Ermittlungsanalysen und Programmintegritätsinitiativen in einem föderalen Umfeld. Diese Rolle konzentriert sich auf die Verwendung von Graphdatenbanken, Netzwerkanalysen, statistischen Methoden und maschinellen Lerntechniken, um Beziehungen, verborgene Verbindungen, verdächtige Aktivitäten und aufkommende Betrugsmuster in großen und komplexen Datensätzen zu identifizieren.

Verantwortlichkeiten und Aufgaben

• Entwerfen, entwickeln und implementieren von graphbasierten Analyselösungen zur Unterstützung der Betrugserkennung und Ermittlungsanalysen.
• Verwenden von Graphdatenbanken und Netzwerk-analysetechniken zur Identifizierung verborgener Beziehungen, Muster und Verbindungen zwischen Entitäten.
• Entwickeln von Graphmodellen, die Einzelpersonen, Organisationen, Transaktionen, Konten, Programme und andere relevante Entitäten darstellen.
• Anwenden von Graphalgorithmen, die Zentralität, Gemeinschaftserkennung, Linkanalyse, Pfadanalyse, Clustering und Anomalieerkennung umfassen.
• Integrieren von Graphanalytik mit maschinellem Lernen, statistischer Analyse und anderen fortgeschrittenen Analysemethoden.
• Analysieren von strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten aus öffentlichen, nicht-öffentlichen und kommerziellen Quellen.
• Unterstützen von Entitätsauflösung, Identitätsabgleich, Beziehungszuordnung und Risikobewertungsaktivitäten.
• Entwickeln und Verfeinern von Betrugserkennungsmodellen, Regeln und Ermittlungsanwendungsfällen.
• Zusammenarbeiten mit Ermittlern und Analysten, um betriebliche und ermittlungsbezogene Bedürfnisse in graphanalytische Lösungen zu übersetzen.
• Erstellen von Visualisierungen, Linkdiagrammen, Dashboards und anderen Arbeitsprodukten, die komplexe Beziehungen klar kommunizieren.
• Unterstützen der Entwicklung, des Testens, der Validierung und der Bereitstellung von graphanalytischen Modellen und Anwendungen.
• Bewerten der Modellleistung und Empfehlungen zur Verbesserung von Genauigkeit, Skalierbarkeit und Nützlichkeit abgeben.
• Dokumentieren von Methoden, Datenquellen, Annahmen, Modellentwürfen, Ergebnissen und Einschränkungen.
• Teilnehmen an technischen Überprüfungen, Qualitätskontrollaktivitäten und Projektvorführungen.
• Präsentieren analytischer Ergebnisse und Empfehlungen an technische und nicht-technische Stakeholder.
• Unterstützen der Wartung und Verbesserung von bereitgestellten graphanalytischen Lösungen.

Anforderungen

• Mindestens 3 Jahre praktische Erfahrung mit Neo4j oder einer ähnlichen Graphdatenbank.
• Kenntnisse in Cypher oder einer vergleichbaren Graphabfragesprache.
• Mindestens 3 Jahre praktische Erfahrung in der Anwendung von Graphmethoden zur Betrugserkennung, Ermittlungsanalytik, Risikoanalyse oder Wissensgraphinitiativen.
• Starkes Verständnis von Netzwerk-Topologie, Zentralitätsmaßen, Gemeinschaftserkennung, Pfadanalyse, Clustering und Beziehungsanalyse.
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Anwendung statistischer und maschineller Lerntechniken auf graphstrukturierte Daten.
• Erfahrung mit Graphalgorithmen, Anomalieerkennung, Klassifikation oder prädiktivem Modellieren.
• Erfahrung im Entwerfen, Implementieren und Optimieren von Graphdatenpipelines, Datenmodellen und Graphschemas.
• Erfahrung mit großen, komplexen und hochvolumigen Datensätzen.
• Starke Python-Kenntnisse unter Verwendung standardmäßiger Bibliotheken für maschinelles Lernen, Datenwissenschaft und Graphanalytik.
• Erfahrung in der Datenaufbereitung, Merkmalsengineering, Modellvalidierung und Leistungsbewertung.
• Erfahrung in der Kommunikation komplexer analytischer Ergebnisse durch Visualisierungen, Berichte und Präsentationen.
• Starke analytische, problemlösende und Kommunikationsfähigkeiten.
• Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit technischen Teams, Ermittlern, Analysten und Regierungsstakeholdern.
• Fähigkeit, die erforderliche behördliche Hintergrundüberprüfung erfolgreich abzuschließen und aufrechtzuerhalten.

Bevorzugte Qualifikationen

• Erfahrung in der Unterstützung von föderalen Betrugspräventions-, Ermittlungs-, Aufsichts- oder Programmintegritätsinitiativen.
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Büros der Generalinspektoren, Strafverfolgungsbehörden oder föderalen Sozialleistungsprogrammen.
• Erfahrung in der Entwicklung von graphanalytischen Lösungen, die Betrugsringe, Identitätsbetrug, Finanznetzwerke oder verdächtige Beziehungsmuster betreffen.
• Erfahrung mit Neo4j Graph Data Science, NetworkX, PyTorch Geometric, DGL oder ähnlichen graphanalytischen Bibliotheken.
• Erfahrung mit Wissensgraphen, Entitätsauflösung, Linkvorhersage oder Graph-Embeddings.
• Erfahrung in der Integration von Graphdatenbanken mit Cloud-Plattformen, Datenlagern oder Unternehmensanalytik-Umgebungen.
• Erfahrung mit Azure Databricks, Microsoft SQL Server, Power BI oder vergleichbaren Technologien.
• Erfahrung in der Bereitstellung von graphanalytischen Lösungen in Produktionsumgebungen.
• Abschluss oder höherer Abschluss in Datenwissenschaft, Informatik, Statistik, Mathematik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.

Aufgrund der Art der Arbeit, die wir unterstützen, müssen alle in Betracht gezogenen Kandidaten bereit sein, den behördlichen Hintergrundüberprüfungsprozess zu durchlaufen. Wir ermutigen alle Veteranen und Menschen mit Behinderungen, sich zu bewerben. Ardent ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir diskriminieren nicht bei der Beschäftigung, Rekrutierung, Werbung für Beschäftigung, Vergütung, Kündigung, Beförderung und anderen Beschäftigungsbedingungen gegen einen Mitarbeiter oder Bewerber aufgrund von Rasse, Farbe, Geschlecht, nationaler Herkunft, Alter, Religion, Glauben, Behinderung, Veteranenstatus, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck oder aus einem anderen Grund, der durch staatliches, lokales oder Bundesrecht geschützt ist.