H-1BGreen card em andamento para este cargo
REG. 3261568
Assistente de Pesquisa de Pós-Graduação (ML/IA)
Great Plains Women's Health Center, P.C.
- Local: Little Rock, AR
- Área: Tecnologia
- Visto provável: H-1B
- Vaga vista pela última vez em 20/07/2026
Assistente de pesquisa em aprendizado de máquina e IA em Little Rock, AR. Empresa com 1 LCA aprovado nos últimos 12 meses.
Cadastro grátis — o contato e o link oficial da vaga ficam no portal.
Descrição da vaga
Tradução automática do anúncio original do empregador.
Funcionários atuais do University of Arkansas System, incluindo estudantes funcionários e assistentes de pós-graduação, precisam fazer login no Workday via MyApps.Microsoft.com e, em seguida, acessar Find Jobs na barra de pesquisa do Workday para visualizar e se candidatar a vagas abertas. Estudantes do University of Arkansas System também visualizarão as vagas abertas e se candidatarão dentro do Workday pesquisando por “Find Jobs for Students”.
Todas as publicações de vagas serão encerradas às 00:01 CT na Data de Encerramento especificada (se designada).
Se você fechar o navegador ou sair da sua candidatura antes de enviar, o processo de candidatura será salvo como rascunho. Você poderá acessar e concluir a candidatura através de “My Draft Applications” localizado na sua página Candidate Home.
Data de Encerramento:
Tipo de Posição:
Graduate Assistant
Posição de Workstudy:
Não
Tipo de Vaga:
Academic Term (Fixed Term)
Turno de Trabalho:
Patrocínio Disponível:
Não
Nome da Instituição:
University of Arkansas at Little Rock A University of Arkansas at Little Rock é uma universidade de pesquisa metropolitana que oferece uma educação acessível e de qualidade por meio de aprendizado flexível e oportunidades de estágio inigualáveis. Na UA Little Rock, preparamos nossos mais de 8.900 alunos para serem inovadores e líderes responsáveis em suas áreas. Comprometida com sua missão de universidade de pesquisa metropolitana, a UA Little Rock é uma força motriz na próspera comunidade cultural de Little Rock e um componente importante do crescente perfil da cidade e do estado como líder regional em pesquisa, transferência de tecnologia, desenvolvimento econômico e criação de empregos.
Abaixo, você encontrará os detalhes da posição, incluindo qualquer documentação suplementar e perguntas que você deve revisar antes de se candidatar à vaga. Para se candidatar à posição, clique no link/botão Apply.
Se você possui uma deficiência e precisa de assistência com o processo de contratação, entre em contato com o Departamento de Recursos Humanos em [telefone no portal] .
Para assistência geral com a candidatura ou se você tiver dúvidas sobre uma publicação de vaga, entre em contato com o Departamento de Recursos Humanos em [telefone no portal] .
Departamento:
COSMOS - Provisional Positions
Site do Departamento:
[link no portal]
Resumo das Atribuições do Cargo:
O Graduate Research Assistant desenvolverá modelos sociocomputacionais baseados em aprendizado de máquina e inteligência artificial (ML/IA) para analisar dados de mídias sociais, particularmente dados de mídias sociais baseados em vídeo. A análise incluirá (mas não se limitará a) análise de conteúdo e análise de rede. O conteúdo incluirá texto, multimídia e metadados. O Graduate Research Assistant trabalhará com a equipe de pesquisa para desenvolver modelos preditivos de comportamentos sociotécnicos e identificar atores-chave e grupos-chave responsáveis pela coordenação de campanhas cibernéticas. Esta é uma posição no campus. A posição responde ao Dr. Nitin Agarwal ([contato no portal]), Maulden-Entergy Endowed Chair e Distinguished Professor e Diretor do COSMOS Research Center, UA-Little Rock. Esta posição é regida por leis estaduais e federais e pela política da agência/instituição.
Qualificações:
Educação e/ou Experiência Exigidas:
• Bacharelado de uma instituição de ensino superior credenciada;
• Admissão regular em um programa de pós-graduação ou estar em situação regular com a Graduate School para estudantes de pós-graduação em continuidade;
• Capacidade de trabalhar as horas exigidas (FT-50% - 20 horas por semana/PT-25% - 10 horas por semana) com assiduidade regular.
Educação e/ou Experiência Preferenciais:
• O candidato deve possuir bacharelado em Ciência da Computação, Ciência da Informação ou disciplina relacionada;
• Será dada preferência a candidatos com experiência em programação de computadores e gerenciamento de dados;
• Experiência com teoria dos grafos e bibliotecas gráficas como Gephi ou NetworkX;
• Experiência com crawling de dados da web;
• Familiaridade com sistemas baseados em UNIX, como Linux.
Deveres e Responsabilidades do Cargo:
• Conduzir pesquisas aplicando métodos de aprendizado de máquina e IA a dados de mídias sociais;
• Auxiliar na análise do ambiente de informação online baseado em vídeo;
• Auxiliar na coleta, limpeza, pré-processamento de dados, análise de descobertas dos dados, redação de resultados de pesquisa e apresentação da pesquisa em conferências, eventos científicos, revisões de programas e outros locais;
• Auxiliar na preparação de relatórios e publicações;
• Coordenar reuniões e liderar discussões;
• Outras tarefas conforme necessário.
Conhecimentos, Habilidades e Aptidões:
• Conhecimento extensivo de R ou Python, incluindo bibliotecas de análise de dados e gráficos como Pandas, Matplotlib, Plotly, bem como bibliotecas de ML como SK-Learn, TensorFlow;
• Experiência com técnicas e modelos de aprendizado de máquina, como classificadores, transformadores, clustering, etc.;
• Conhecimento de sistemas de banco de dados e linguagem SQL;
• Conhecimento de ciência social computacional e análise de redes sociais;
• Capacidade de interagir com pessoas de diversas origens étnicas;
• Habilidades de comunicação, escrita e oratória;
• Habilidades organizacionais eficazes.
Informações Adicionais:
Informações Salariais:
$11,250-$13,500
Documentos Exigidos para Candidatura:
Resume
Documentos Opcionais:
Instruções Especiais para Candidatos:
Informações de Contato para Recrutamento:
Prof. Nitin Agarwal, Maulden-Entergy Endowed Chair, Donaghey Distinguished Professor e Diretor do COSMOS Research Center na UA-Little Rock.
[contato no portal]
Todos os materiais de candidatura devem ser enviados para o Site de Carreiras do University of Arkansas System [link no portal]
Por favor, não envie para o contato de recrutamento listado.
Requisitos de Triagem Pré-Emprego:
Não é necessária verificação de antecedentes
A University of Arkansas at Little Rock está comprometida em fornecer uma comunidade universitária segura. Realizamos verificações de antecedentes para candidatos considerados para emprego. As verificações de antecedentes incluem uma verificação de antecedentes criminais e uma verificação de registro de agressores sexuais. Para certas posições, também pode haver uma verificação de antecedentes financeiros (crédito), uma verificação do Registro de Veículos Motorizados (MVR) e/ou triagem de drogas. As verificações exigidas são identificadas na listagem da posição. Uma condenação criminal ou prisão pendente de julgamento ou informações adversas de histórico financeiro por si só não desqualificarão um candidato na ausência de uma relação com os requisitos da posição. As informações de verificação de antecedentes serão usadas de maneira confidencial e não discriminatória, consistente com a lei estadual e federal.
A University of Arkansas é uma instituição de igualdade de oportunidades. A Universidade não discrimina em seus programas ou atividades educacionais (incluindo admissão e emprego) com base em qualquer categoria ou status protegido por lei, incluindo idade, raça, cor, origem nacional, deficiência, religião, status de veterano protegido, serviço militar, informações genéticas, sexo, orientação sexual ou gravidez. Perguntas ou preocupações sobre a aplicação do Título IX, que proíbe a discriminação com base no sexo, podem ser enviadas ao Coordenador do Título IX da Universidade e ao Escritório de Direitos Civis do Departamento de Educação dos EUA.
Pessoas devem ter prova de autoridade legal para trabalhar nos Estados Unidos no primeiro dia de emprego.
Todas as informações da candidatura estão sujeitas à divulgação pública sob a Lei de Liberdade de Informação do Arkansas.
Atividade Física Constante:
Manipular itens com os dedos, incluindo digitação, Movimento Repetitivo, Sentado, Em pé, Falando, Caminhando
Atividade Física Frequente:
Manipular itens com os dedos, incluindo digitação, Movimento Repetitivo, Sentado, Em pé, Falando, Caminhando
Atividade Física Ocasional:
Manipular itens com os dedos, incluindo digitação, Movimento Repetitivo, Sentado, Em pé, Falando, Caminhando
Elegível a Benefícios:
Não
Ver o texto original em inglês
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 [telefone no portal] .
For general application assistance or if you have questions about a job posting, please contact Human Resources at [telefone no portal] .
Department:
COSMOS - Provisional Positions
Department's Website:
[link no 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 ([contato no 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.
[contato no portal]
All application materials must be uploaded to the University of Arkansas System Career Site [link no 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
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