H-1BGreen card en trámite para este puesto
REG. 3261568
Asistente de Investigación de Posgrado (ML/IA)
Great Plains Women's Health Center, P.C.
- Lugar: Little Rock, AR
- Área: Tecnologia
- Visa probable: H-1B
- Empleo visto por última vez el 20/7/2026
Asistente de investigación en aprendizaje automático e IA en Little Rock, AR. Empresa con 1 LCA aprobado en los últimos 12 meses.
Cuenta gratis — el contacto y el enlace oficial del empleo están en el portal.
Descripción del empleo
Traducción automática del anuncio original del empleador.
Los empleados actuales del University of Arkansas System, incluyendo estudiantes empleados y asistentes de posgrado, deben iniciar sesión en Workday a través de MyApps.Microsoft.com , y luego acceder a Find Jobs desde la barra de búsqueda de Workday para ver y postularse a las vacantes abiertas. Los estudiantes del University of Arkansas System también verán las vacantes abiertas y se postularán dentro de Workday buscando “Find Jobs for Students”.
Todas las publicaciones de empleo se cerrarán a las 12:01 a.m. CT en la Fecha de Cierre especificada (si está designada).
Si cierra el navegador o sale de su solicitud antes de enviarla, el proceso de solicitud se guardará como borrador. Podrá acceder y completar la solicitud a través de “My Draft Applications” ubicado en su página de Candidate Home.
Fecha de Cierre:
Tipo de Posición:
Graduate Assistant
Posición de Workstudy:
No
Tipo de Empleo:
Academic Term (Fixed Term)
Turno de Trabajo:
Patrocinio Disponible:
No
Nombre de la Institución:
University of Arkansas at Little Rock La University of Arkansas at Little Rock es una universidad de investigación metropolitana que brinda una educación accesible y de calidad a través de un aprendizaje flexible y oportunidades de pasantías inigualables. En UA Little Rock, preparamos a nuestros más de 8,900 estudiantes para ser innovadores y líderes responsables en sus campos. Comprometida con su misión de universidad de investigación metropolitana, UA Little Rock es una fuerza impulsora en la próspera comunidad cultural de Little Rock y un componente importante del creciente perfil de la ciudad y el estado como líder regional en investigación, transferencia de tecnología, desarrollo económico y creación de empleo.
A continuación, encontrará los detalles de la posición, incluyendo cualquier documentación complementaria y preguntas que debe revisar antes de postularse a la vacante. Para postularse a la posición, haga clic en el enlace/botón Apply.
Si tiene una discapacidad y necesita asistencia con el proceso de contratación, comuníquese con Recursos Humanos al [teléfono en el portal] .
Para asistencia general con la solicitud o si tiene preguntas sobre una publicación de empleo, comuníquese con Recursos Humanos al [teléfono en el portal] .
Departamento:
COSMOS - Provisional Positions
Sitio Web del Departamento:
[enlace en el portal]
Resumen de las Funciones del Puesto:
El Graduate Research Assistant desarrollará modelos sociocomputacionales basados en aprendizaje automático e inteligencia artificial (ML/IA) para analizar datos de redes sociales, particularmente datos de redes sociales basados en video. El análisis incluirá (pero no se limitará a) análisis de contenido y análisis de redes. El contenido incluirá texto, multimedia y metadatos. El Graduate Research Assistant trabajará con el equipo de investigación para desarrollar modelos predictivos de comportamientos sociotécnicos e identificar actores clave y grupos clave responsables de coordinar campañas cibernéticas. Esta es una posición en el campus. La posición reporta al Dr. Nitin Agarwal ([contacto en el portal]), Maulden-Entergy Endowed Chair y Distinguished Professor y Director del COSMOS Research Center, UA-Little Rock. Esta posición se rige por las leyes estatales y federales, y la política de la agencia/institución.
Calificaciones:
Educación y/o Experiencia Requerida:
• Título de grado (Bachelor’s Degree) de una institución de educación superior acreditada;
• Admisión regular a un programa de posgrado o estar en buena posición con la Graduate School para estudiantes de posgrado que continúan;
• Capacidad para trabajar las horas requeridas (FT-50% - 20 horas por semana/PT-25% - 10 horas por semana) con asistencia regular.
Educación y/o Experiencia Preferida:
• El candidato debe tener un título de grado en Ciencias de la Computación, Ciencias de la Información o una disciplina relacionada;
• Se dará preferencia a un candidato con experiencia en programación informática y gestión de datos;
• Experiencia con teoría de grafos y bibliotecas gráficas como Gephi o NetworkX;
• Experiencia con rastreo (crawling) de datos web;
• Familiaridad con sistemas basados en UNIX como Linux.
Deberes y Responsabilidades del Puesto:
• Realizar investigaciones aplicando métodos de aprendizaje automático e IA a datos de redes sociales;
• Asistir con el análisis del entorno de información en línea basado en video;
• Asistir con la recopilación, limpieza, preprocesamiento de datos, análisis de hallazgos de los datos, redacción de hallazgos de investigación y presentación de la investigación en conferencias, eventos científicos, revisiones de programas y otros lugares;
• Asistir en la preparación de informes y publicaciones;
• Coordinar reuniones y dirigir discusiones;
• Otras tareas según sea necesario.
Conocimientos, Habilidades y Aptitudes:
• Amplio conocimiento de R o Python, incluyendo bibliotecas de análisis de datos y gráficos como Pandas, Matplotlib, Plotly, así como bibliotecas de ML como SK-Learn, TensorFlow;
• Experiencia con técnicas y modelos de aprendizaje automático como clasificadores, transformadores, clustering, etc.;
• Conocimiento de sistemas de bases de datos y lenguaje SQL;
• Conocimiento de ciencia social computacional y análisis de redes sociales;
• Capacidad para interactuar con personas de diversos orígenes étnicos;
• Habilidades de comunicación, habilidades de escritura y oratoria;
• Habilidades organizativas efectivas.
Información Adicional:
Información Salarial:
$11,250-$13,500
Documentos Requeridos para Postularse:
Resume
Documentos Opcionales:
Instrucciones Especiales para los Candidatos:
Información de Contacto de Reclutamiento:
Prof. Nitin Agarwal, Maulden-Entergy Endowed Chair, Donaghey Distinguished Professor y Director del COSMOS Research Center en UA-Little Rock.
[contacto en el portal]
Todos los materiales de solicitud deben cargarse en el Sitio de Carreras del University of Arkansas System [enlace en el portal]
Por favor, no enviar al contacto de reclutamiento listado.
Requisitos de Evaluación Previa al Empleo:
No se requiere verificación de antecedentes
La University of Arkansas at Little Rock se compromete a proporcionar una comunidad universitaria segura. Realizamos verificaciones de antecedentes para los solicitantes que están siendo considerados para el empleo. Las verificaciones de antecedentes incluyen una verificación de antecedentes penales y una verificación del registro de delincuentes sexuales. Para ciertas posiciones, también puede haber una verificación de antecedentes financieros (crédito), una verificación del Registro de Vehículos Motorizados (MVR) y/o una prueba de detección de drogas. Las verificaciones requeridas se identifican en la lista de la posición. Una condena penal o arresto pendiente de adjudicación o información adversa del historial financiero por sí sola no descalificará a un solicitante en ausencia de una relación con los requisitos de la posición. La información de verificación de antecedentes se utilizará de manera confidencial y no discriminatoria, de acuerdo con la ley estatal y federal.
La University of Arkansas es una institución de igualdad de oportunidades. La Universidad no discrimina en sus programas o actividades educativas (incluyendo en la admisión y el empleo) sobre la base de cualquier categoría o estatus protegido por la ley, incluyendo edad, raza, color, origen nacional, discapacidad, religión, estatus de veterano protegido, servicio militar, información genética, sexo, orientación sexual o embarazo. Las preguntas o inquietudes sobre la aplicación del Título IX, que prohíbe la discriminación por motivos de sexo, pueden enviarse al Coordinador del Título IX de la Universidad y a la Oficina de Derechos Civiles del Departamento de Educación de los EE. UU.
Las personas deben tener prueba de autoridad legal para trabajar en los Estados Unidos el primer día de empleo.
Toda la información de la solicitud está sujeta a divulgación pública bajo la Ley de Libertad de Información de Arkansas.
Actividad Física Constante:
Manipular artículos con los dedos, incluyendo mecanografía, Movimiento Repetitivo, Sentado, De pie, Hablando, Caminando
Actividad Física Frecuente:
Manipular artículos con los dedos, incluyendo mecanografía, Movimiento Repetitivo, Sentado, De pie, Hablando, Caminando
Actividad Física Ocasional:
Manipular artículos con los dedos, incluyendo mecanografía, Movimiento Repetitivo, Sentado, De pie, Hablando, Caminando
Elegible para Beneficios:
No
Ver el texto original en inglés
Current University of Arkansas System employees, including student employees and graduate assistants, need to log in to Workday via MyApps.Microsoft.com , then access Find Jobs from the Workday search bar to view and apply for open positions. Students at University of Arkansas System will also view open positions and apply within Workday by searching for “Find Jobs for Students”.
All Job Postings will close at 12:01 a.m. CT on the specified Closing Date (if designated).
If you close the browser or exit your application prior to submitting, the application process will be saved as a draft. You will be able to access and complete the application through “My Draft Applications” located on your Candidate Home page.
Closing Date:
Type of Position:
Graduate Assistant
Workstudy Position:
No
Job Type:
Academic Term (Fixed Term)
Work Shift:
Sponsorship Available:
No
Institution Name:
University of Arkansas at Little Rock The University of Arkansas at Little Rock is a metropolitan research university that provides an accessible, quality education through flexible learning and unparalleled internship opportunities. At UA Little Rock, we prepare our more than 8,900 students to be innovators and responsible leaders in their fields. Committed to its metropolitan research university mission, UA Little Rock is a driving force in Little Rock's thriving cultural community and a major component of the city and state's growing profile as a regional leader in research, technology transfer, economic development, and job creation.
Below you will find the details for the position including any supplementary documentation and questions you should review before applying for the opening. To apply for the position, please click the Apply link/button.
If you have a disability and need assistance with the hiring process please contact Human Resources at [teléfono en el portal] .
For general application assistance or if you have questions about a job posting, please contact Human Resources at [teléfono en el portal] .
Department:
COSMOS - Provisional Positions
Department's Website:
[enlace en el portal]
Summary of Job Duties:
The Graduate Research Assistant will develop machine learning and artificial intelligence (ML/AI)-driven socio-computational models to analyze social media data, particularly video-based social media data. Analysis will include (but not limited to) content analysis and network analysis. Content will include text, multimedia, and metadata. The Graduate Research Assistant will work with the research team to develop predictive models of socio-technical behaviors and identify key actors and key groups responsible for coordinating cyber campaigns. This is an on-campus position. Position reports to Dr. Nitin Agarwal ([contacto en el portal]), Maulden-Entergy Endowed Chair and Distinguished Professor and Director, COSMOS Research Center, UA-Little Rock. This position is governed by state and federal laws, and agency/institution policy.
Qualifications:
Required Education and/or Experience:
• Bachelor’s Degree from an accredited institution of higher education;
• Regular admission to a graduate degree program or good standing with the Graduate School for continuing graduate students;
• Ability to work the required hours (FT-50% - 20 hours per week/PT-25% - 10 hours per week) with regular attendance.
Preferred Education and/or Experience:
• The candidate must have a bachelor’s degree in Computer Science, Information Science, or a related discipline;
• A candidate with experience in computer programming and data management will be given preference;
• Experience with graph theory and graphic libraries such as Gephi or NetworkX.;
• Experience with crawling web data;
• Familiar with UNIX-based systems such as Linux.
Job Duties and Responsibilities :
• Conduct research applying machine learning and AI methods to social media data;
• Assist with video-based online information environment analysis;
• Assist with data collection, cleaning, preprocessing, analyzing findings from the data, writing research findings, and presenting the research at conferences, scientific venues, program reviews, and other venues;
• Assist in preparing reports and publications;
• Coordinate meetings and lead discussions;
• Other tasks as needed.
Knowledge, Skills, and Abilities:
• Extensive knowledge of R or Python, including data analysis and graphing libraries such as Pandas, Matplotlib, Plotly, as well as ML libraries such as SK-Learn, TensorFlow;
• Experience with machine learning techniques and models such as classifiers, transformers, clustering, etc.;
• Knowledge of DB systems and SQL language;
• Knowledge of computational social science and social network analysis;
• Ability to interact with people of diverse ethnic backgrounds;
• Communication skills, writing skills, and public speaking;
• Effective organizational skills.
Additional Information:
Salary Information:
$11,250-$13,500
Required Documents to Apply:
Resume
Optional Documents:
Special Instructions to Applicants:
Recruitment Contact Information:
Prof. Nitin Agarwal, Maulden-Entergy Endowed Chair, Donaghey Distinguished Professor, and Director, COSMOS Research Center at UA-Little Rock.
[contacto en el portal]
All application materials must be uploaded to the University of Arkansas System Career Site [enlace en el portal]
Please do not send to listed recruitment contact.
Pre-employment Screening Requirements:
No Background Check Required
The University of Arkansas at Little Rock is committed to providing a safe campus community. We conduct background checks for applicants being considered for employment. Background checks include a criminal background check and a sex offender registry check. For certain positions, there may also be a financial (credit) background check, a Motor Vehicle Registry ( MVR ) check, and/or drug screening. Required checks are identified in the position listing. A criminal conviction or arrest pending adjudication or adverse financial history information alone shall not disqualify an applicant in the absence of a relationship to the requirements of the position. Background check information will be used in a confidential, non-discriminatory manner consistent with state and federal law.
The University of Arkansas is an equal opportunity institution. The University does not discriminate in its education programs or activities (including in admission and employment) on the basis of any category or status protected by law, including age, race, color, national origin, disability, religion, protected veteran status, military service, genetic information, sex, sexual orientation, or pregnancy. Questions or concerns about the application of Title IX, which prohibits discrimination on the basis of sex, may be sent to the University’s Title IX Coordinator and to the U.S. Department of Education Office for Civil Rights.
Persons must have proof of legal authority to work in the United States on the first day of employment.
All application information is subject to public disclosure under the Arkansas Freedom of Information Act.
Constant Physical Activity:
Manipulate items with fingers, including keyboarding, Repetitive Motion, Sitting, Standing, Talking, Walking
Frequent Physical Activity:
Manipulate items with fingers, including keyboarding, Repetitive Motion, Sitting, Standing, Talking, Walking
Occasional Physical Activity:
Manipulate items with fingers, including keyboarding, Repetitive Motion, Sitting, Standing, Talking, Walking
Benefits Eligible:
No
Cuenta gratis — el contacto y el enlace oficial del empleo están en el portal.