États-Unis
Redwood Materials
Leidos
Ingénieur Logiciel Senior / Data Scientist (Systèmes de Formation)
États-Unis
Chantilly, Virginia, États-Unis
TypeScriptPythonReactNode.js
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Leidos recherche un Ingénieur Logiciel Senior / Data Scientist expérimenté
pour soutenir le développement d'applications modernes de formation, d'éducation et de support de mission pour des programmes de sécurité nationale. Ce rôle combine la science des données appliquée, l'intégration IA/ML et l'ingénierie logicielle moderne pour construire des systèmes d'apprentissage et de formation évolutifs et interactifs dans des environnements classifiés.
Il s'agit d'un rôle de contributeur individuel axé sur l'exécution et la livraison.
Nous recherchons un technicien pragmatique — quelqu'un qui conçoit et construit activement des systèmes de production, contribue du code quotidiennement et travaille sur l'ensemble de la pile applicative.
Le candidat idéal possède une solide expérience en développement front-end avec TypeScript et des compétences pratiques en IA/ML et en science des données qui peuvent être appliquées aux environnements opérationnels de formation et d'éducation.
Vous travaillerez en étroite collaboration avec des concepteurs pédagogiques, des ingénieurs logiciels, des parties prenantes de la mission, des analystes et des équipes UX pour créer des plateformes d'apprentissage intelligentes et axées sur les données, ainsi que des outils de formation opérationnelle.
Si vous cherchez le confort, continuez à défiler. Chez Leidos, nous dépassons, nous construisons et nous surpassons le statu quo — car la mission l'exige. Nous n'embauchons pas de suiveurs. Nous recrutons ceux qui perturbent, provoquent et refusent d'échouer. L'étape 10 est de l'histoire ancienne. Nous sommes déjà à l'étape 30 — et nous avançons plus vite que quiconque n'ose.
Responsabilités Principales
- Concevoir, développer et maintenir des applications modernes de formation et d'apprentissage basées sur le Web
- Construire des applications front-end réactives, évolutives et accessibles en utilisant TypeScript et des frameworks modernes
- Développer et intégrer des capacités basées sur l'IA/ML dans les systèmes de formation et de support opérationnel
- Appliquer des techniques de science des données, d'analyse pour soutenir l'apprentissage adaptatif, les insights utilisateurs, l'analyse des performances et les flux de travail de mission
- Collaborer avec les concepteurs pédagogiques et les experts du domaine pour traduire les objectifs d'apprentissage en expériences numériques interactives
- Intégrer des systèmes front-end avec des APIs, des services backend, des pipelines IA/ML et des plateformes d'entreprise
- Développer des composants UI réutilisables, des visualisations et des flux de travail soutenant des écosystèmes de formation évolutifs
- Travailler avec des sources de données structurées et non structurées à travers des environnements d'entreprise et classifiés
- Participer au cycle de vie complet du développement logiciel, y compris l'architecture, l'implémentation, les tests, le déploiement et la maintenance
- Soutenir le déploiement et l'opérationnalisation des capacités IA/ML au sein des systèmes de production
- Utiliser des flux de travail modernes de développement assisté par IA et des agents de codage pour accélérer la livraison logicielle, le prototypage, les tests, le refactoring et la documentation
- Appliquer des pratiques d'ingénierie contemporaines utilisant des outils de développement assistés par IA tout en maintenant des normes solides pour la qualité du code, la sécurité, la maintenabilité et les tests
- Évaluer et intégrer les outils de développement émergents et les capacités d'ingénierie agentique dans les flux de travail de l'équipe et les pratiques de développement d'applications
- Dépanner les problèmes liés aux applications, aux intégrations et aux données dans des environnements distribués
- Contribuer aux normes d'ingénierie logicielle, aux frameworks réutilisables et aux meilleures pratiques de développement
- Rester à jour sur les tendances émergentes en matière de front-end, d'IA/ML et de technologies d'apprentissage
Qualifications de Base
- Diplôme de licence en informatique, science des données, ingénierie logicielle, mathématiques, ingénierie ou domaine technique connexe avec 8+ années d'expérience pertinente et 15+ années d'expérience globale ; une expérience supplémentaire peut être considérée en remplacement du diplôme
- Solide expérience pratique en ingénierie logicielle avec TypeScript et développement front-end moderne
- Expérience avec des frameworks front-end modernes tels que React, Next.js, Angular ou Vue
- Expérience pratique dans l'application de techniques de science des données, d'analyse ou d'IA/ML à des applications réelles
- Maîtrise de Python et familiarité avec les bibliothèques courantes de science des données et de machine learning
- Expérience dans l'intégration d'applications avec des APIs, des systèmes backend et des services de données
- Familiarité avec les flux de travail IA/ML, y compris la préparation des données, l'intégration de modèles, les pipelines d'inférence ou le traitement analytique
- Expérience dans l'utilisation d'outils modernes de développement logiciel assisté par IA et d'agents de codage dans des flux de travail d'ingénierie professionnels
- Familiarité avec les écosystèmes de codage IA contemporains et les outils de productivité des développeurs tels que Claude Code, OpenAI Codex, Cursor, OpenCode, GitHub Copilot ou des plateformes similaires
- Capacité démontrée à exploiter efficacement le développement assisté par IA tout en maintenant des fondamentaux solides en ingénierie logicielle, des pratiques de débogage, une discipline de test et des normes de codage sécurisé
- Compréhension approfondie des pratiques modernes de développement logiciel, y compris Git, CI/CD, les tests automatisés et les méthodologies agiles
- Capacité démontrée à concevoir et implémenter de manière autonome des solutions techniques prêtes pour la production
- Solides compétences analytiques, de dépannage et de résolution de problèmes
- Solides compétences en communication écrite et verbale
- Doit détenir une habilitation de sécurité TS/SCI active avec Polygraph
Exigence d'Habilitation
TS/SCI active avec Polygraph
Qualifications Souhaitées
- Expérience dans le soutien d'environnements de formation, d'éducation, de simulation ou de technologies d'apprentissage
- Expérience dans la construction de systèmes de tutorat intelligents, de plateformes d'apprentissage adaptatif ou d'applications de formation basées sur l'analyse
- Expérience de travail avec des grands modèles de langage (LLMs), l'IA générative, le NLP ou des expériences utilisateur assistées par IA
- Familiarité avec les frameworks et écosystèmes IA tels que Hugging Face, LangChain, les bases de données vectorielles ou les frameworks IA agentiques
- Expérience dans le développement d'applications utilisant des flux de travail d'ingénierie logicielle agentiques ou accélérés par IA
- Familiarité avec les outils de développement assistés par IA intégrés dans les IDE modernes, les terminaux et les environnements CI/CD
- Expérience dans l'évaluation, la personnalisation ou l'opérationnalisation d'agents de codage IA pour des environnements de développement d'entreprise ou axés sur la mission
- Expérience dans la combinaison du développement assisté par IA avec des architectures d'applications TypeScript modernes, React ou full-stack
- Expérience dans la visualisation de données, l'analyse interactive ou le développement de tableaux de bord
- Expérience de travail avec des écosystèmes d'apprentissage ou des normes tels que SCORM, xAPI ou des intégrations LMS
- Familiarité avec le développement d'applications Node.js ou full-stack
- Expérience dans le déploiement d'applications dans des environnements cloud ou d'entreprise
- Expérience dans la modernisation d'applications existantes vers des architectures web modernes
- Expérience dans le soutien aux clients du ministère de la Défense, de la communauté du renseignement ou de la sécurité nationale
Profil Candidat Idéal
Le candidat idéal est :
- Un bâtisseur et un ingénieur pragmatique avant tout
- À l'aise pour prendre en charge l'implémentation du concept au déploiement
- À jour sur les pratiques modernes d'ingénierie front-end et assistée par IA
- Aussi à l'aise pour travailler sur les couches UI, données, APIs et intégration IA
- Intéressé par les environnements d'éducation, de formation, de simulation ou d'apprentissage de mission
- Capable d'équilibrer la vitesse, l'expérimentation et la discipline d'ingénierie dans les systèmes de production
- À l'aise pour opérer dans des environnements d'ingénierie modernes accélérés par l'IA où les agents de codage et les flux de travail assistés par IA font partie des pratiques de développement logiciel quotidiennes
PUBLICATION ORIGINALE : Mai 11, 2026
Pour les postes aux États-Unis : Bien que sujet à changement en fonction des besoins de l'entreprise, Leidos s'attend raisonnablement à ce que ce dossier de candidature reste ouvert pendant au moins 3 jours, avec une date de clôture prévue au plus tôt 3 jours après la date de publication originale indiquée ci-dessus.
FOURCHETTE SALARIALE
Fourchette Salariale $154,050.00 - $278,475.00
La fourchette salariale de Leidos pour ce niveau de poste est uniquement un guide général et non une garantie de rémunération ou de salaire. Les facteurs supplémentaires pris en compte pour une offre incluent (mais sans s'y limiter) les responsabilités du poste, l'éducation, l'expérience, les connaissances, les compétences et les aptitudes, ainsi que l'équité interne, l'alignement avec les données du marché, la convention collective applicable (le cas échéant) ou toute autre loi.
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