GHGSAT verbindet satellitengestützte Fernerkundung mit Emissionsanalysen, um Industrieunternehmen und Regierungen dabei zu unterstützen, Treibhausgasemissionen zu erkennen und zu messen. Die Technologie erfasst Emissionen an Industriestandorten weltweit und liefert Daten, die zur Überwachung und Reduzierung beitragen können. Das Unternehmen ist in den Bereichen Luft- und Raumfahrt, Energie und Umwelt tätig.
Data Scientist für Computer Vision und maschinelles Lernen
Setze Computer Vision und maschinelles Lernen auf GHGSAT-Satellitendaten ein und automatisiere die Verarbeitung von Treibhausgasemissionsmessungen. Entwickle und implementiere Modelle zur Erkennung, Messung und Überwachung.
Beschreibung
- Verbessere die GHGSAT-Datenverarbeitung mit maschinellem Lernen und physikbasierten Methoden.
- Entwickle, trainiere und verfeinere Modelle für Bildklassifizierung, Objekterkennung und Segmentierung.
- Erprobe Ansätze aus der wissenschaftlichen Forschung.
- Untersuche Daten, um nützliche Vorhersagemerkmale und analytische Möglichkeiten zu entdecken.
- Arbeite mit Fachexperten, Datenprüfern und anderen Beteiligten zusammen, um Methoden und Modellleistung zu verbessern.
- Arbeite mit Softwareentwicklern zusammen, um Modelle und Algorithmen in den Produktivbetrieb zu überführen.
- Automatisiere mit Computer Vision und maschinellem Lernen die Verarbeitung von Daten zur Erkennung, Messung und Überwachung von Treibhausgasen.
Anforderungen
- Masterabschluss oder höher in Physik, Ingenieurwissenschaften, theoretischer Chemie oder Biologie, Mathematik, Computational Science oder einem verwandten Fachgebiet.
- Sehr gute Python-Kenntnisse.
- Die Fähigkeit, wichtige Erkenntnisse zu dokumentieren und zusammenzufassen.
- Ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten und sorgfältige Aufmerksamkeit für Details.
- Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.
- Erfahrung in Bildverarbeitung und Computer Vision.
- Erfahrung mit der Anwendung maschinellen Lernens auf komplexe Daten aus der Praxis.
- Sicherer Umgang mit Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen wie PyTorch, TensorFlow und scikit-learn.
- Erfahrung mit Fernerkundungsdaten.
- Erfahrung in der kollaborativen Softwareentwicklung mit Git.
- Erfahrung mit der Verwendung und Erstellung von Docker-Images.
- Gesetzliche Arbeitserlaubnis für Kanada und Erfüllung der Anforderungen des kanadischen Controlled Goods Program (CGP).
Zusatzleistungen
- Wettbewerbsfähiges Gehalt und Aktienoptionen für Vollzeitbeschäftigte.
- Kranken- und Zahnversicherung.
- Bezahlter Urlaub und zusätzliche frei verfügbare Feiertage.
- Flexibles Arbeitsumfeld.
- Flexible Arbeitszeiten.
- Fortlaufende Weiterbildung und berufliche Entwicklung.
- Ein vielfältiger und inklusiver Arbeitsplatz.
- Bei Bedarf sind Anpassungen möglich.