Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenvisualisierungen für die Luft- und Raketenabwehr.
- Unternehmen: Booz Allen - ein Unternehmen, das Empowerment und Zusammenarbeit fördert.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen, berufliche Entwicklung und flexible Arbeitsmodelle.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrieremöglichkeiten und einem Fokus auf persönliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte Technologien, die unser Land schützen und treibe wichtige Entscheidungen voran.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse, Softwareentwicklung und Teamarbeit erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60750 - 74250 € pro Jahr.
Schließen Sie sich einer Kultur der Ermächtigung und Vernetzung an. Entwickeln Sie Ihr Handwerk und lernen Sie die Fähigkeiten, die Sie benötigen, um Ihre Karriere zu beschleunigen. Entdecken Sie Vorteile, die Ihr Leben und Ihre Arbeit bereichern. Innovieren Sie mit Absicht und bauen Sie technologie, die bereit ist, die Nation zu schützen.
Die Gelegenheit: Als kundenorientierter Data Visualization Analyst in unserem Team arbeiten Sie eng mit unseren integrierten Luft- und Raketenabwehrkunden zusammen, um deren Fragen und Bedürfnisse zu verstehen. Sie werden in datengestützten Umgebungen nach den Puzzlestücken ihrer Informationen suchen. Sie bieten nicht nur ein tieferes Verständnis ihrer Daten, sondern beraten auch den Kunden, was die Informationen bedeuten und wie sie zur Verbesserung von Planung, Bewertung, Partnerengagement und Entscheidungsfindung von Führungskräften genutzt werden können.
Wie Sie beitragen werden:
- Nutzen Sie Ihre Datenanalyse-Expertise zur Unterstützung von Kunden- und Stakeholder-Beziehungen im Bereich der integrierten Luft- und Raketenabwehr (IAMD).
- Führen Sie Recherchen durch, entwickeln und testen Sie Datenmethoden und generieren Sie funktionsübergreifende Lösungen durch Sammlung, Bereinigung, Interpretation, Bewertung, Integration und Analyse von Betriebs- und Bewertungsdaten.
- Tragen Sie zu wirkungsvoller Arbeit bei und leiten Sie schnelle Entscheidungen für IAMD-Planer, Bewertungsanalysten, Betriebsumgebungsanalysten und leitende Stakeholder.
- Arbeiten Sie mit Dienstkomponenten zusammen, um gemeinsame operationale Bilder zu schaffen, die Echtzeitdaten bereitstellen, um Kunden zu ermöglichen, schnelle Bewertungen vorzunehmen und Entscheidungszyklen zu beschleunigen.
- Wenden Sie Kommunikationsfähigkeiten und Datenanalyse-Expertise an, indem Sie technische Anforderungen, Datentrends und analytische Ergebnisse basierend auf dem Publikum vereinfachen.
- Präsentieren Sie Datenfunde und Empfehlungen an Kunden und Stakeholder unter Verwendung Ihres Wissens über Datenbanken, Maven, Skriptsprachen wie SQL, Python oder R, Visualisierungstools und Microsoft Office Suite.
- Wenden Sie Datenvisualisierung in Formaten an, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Maven, Dashboards, Grafiken, Tabellen, Tracker, Karten und PowerPoint.
- Entwickeln Sie Ihre Kommunikations- und technischen Fähigkeiten, indem Sie datenzentrierte Lösungen im gesamten integrierten Luft- und Raketenabwehrunternehmen im Verantwortungsbereich des US European Command durch Kampagnenbewertungen, Engagements mit Alliierten und Partnern sowie operative Planungsmissionen erstellen.
Sie haben:
- 3+ Jahre Erfahrung in der Anwendungsentwicklung, KI- und ML-Engineering, Softwareengineering oder Datenwissenschaft.
- 3+ Jahre Erfahrung in der Gestaltung, Entwicklung, Operationalisierung und Wartung komplexer Software- oder Machine-Learning-Anwendungen im Unternehmensmaßstab.
- 1+ Jahre Erfahrung in der Erstellung von Software zum Abrufen, Parsen und Verarbeiten strukturierter und unstrukturierter Daten zur Unterstützung von Machine-Learning-Workflows.
- 1+ Jahre Erfahrung im Aufbau skalierbarer Datenpipelines, ETL- und ELT-Workflows oder Modelltrainings- und Bereitstellungspipelines.
- Erfahrung in der Erstellung von Lösungen innerhalb eines kollaborativen und funktionsübergreifenden Teamumfelds.
- Fähigkeit, skalierbare Lösungen von Grund auf mit Sprachen wie Python oder TypeScript zu codieren und zu entwickeln.
- Fähigkeit, mit Unklarheiten umzugehen, kreativ zu problematisieren und mit minimaler Aufsicht zu arbeiten.
- Fähigkeit, Skripte und Programme zu entwickeln, um verschiedene Datentypen in verwendbare Formate zu konvertieren und Projektteams zu unterstützen, um KI/ML-Plattformen zu skalieren, zu überwachen und zu betreiben.
- TS/SCI-Sicherheitsfreigabe.
- Abschluss in Informatik, Datenwissenschaft oder Mathematik und 3+ Jahre Erfahrung in einem professionellen Arbeitsumfeld oder 7+ Jahre Erfahrung in einem professionellen Arbeitsumfeld anstelle eines Abschlusses.
Wünschenswert:
- Erfahrung mit Palantir-Tools, wie Foundry.
- Erfahrung in der Full-Stack-Anwendungsentwicklung zur Bereitstellung von ML-Modellen.
- Erfahrung mit verteilten Daten- oder Computerwerkzeugen, einschließlich Databricks.
- Erfahrung mit Echtzeitdaten, Streaming-Anwendungen oder der Bereitstellung von KI-Modellen.
- Kenntnisse über die integrierte Luft- und Raketenabwehr (IAMD) oder ballistische Raketenabwehr (BMD) Kampfsysteme, Datenarchitekturen, Kommando und Kontrolle sowie IAMD-Informationskonzepte.
Verpflichtung zur Nichtdiskriminierung: Alle qualifizierten Bewerber erhalten eine Berücksichtigung für die Beschäftigung ohne Rücksicht auf Behinderung, Status als geschützter Veteran oder einen anderen Status, der durch geltendes Bundes-, Landes-, lokale oder internationale Gesetze geschützt ist.
Air and Missile Defense Data Visualization Analyst Arbeitgeber: Booz Allen Hamilton
Booz Allen ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und kollaborative Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter die Möglichkeit haben, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die direkte Auswirkungen auf Missionen haben. Mit einem starken Fokus auf berufliche Weiterentwicklung, umfassenden Sozialleistungen und einem positiven Arbeitsklima fördert das Unternehmen das Wohlbefinden seiner Mitarbeiter und unterstützt sie dabei, ihre Fähigkeiten kontinuierlich auszubauen. Die einzigartige Gelegenheit, in einem innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich mit den neuesten Technologien beschäftigt, macht Booz Allen zu einem attraktiven Arbeitsplatz für talentierte Fachkräfte.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Air and Missile Defense Data Visualization Analyst erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Booz Allen Hamilton zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Air and Missile Defense Data Visualization Analyst mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Air and Missile Defense Data Visualization Analyst bei Booz Allen Hamilton gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Booz Allen Hamilton vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Booz Allen Hamilton entscheidend sein!