GHGSAT combina il rilevamento satellitare e l’analisi delle emissioni per aiutare gli operatori industriali e i governi a individuare e misurare i rilasci di gas serra. La sua tecnologia rileva le emissioni presso siti industriali in tutto il mondo e fornisce dati utili a orientare le attività di monitoraggio e riduzione. L’azienda opera nei settori aerospaziale, energetico e ambientale.
Data scientist specializzato in visione artificiale e apprendimento automatico
Applica la visione artificiale e l’apprendimento automatico ai dati satellitari di GHGSAT per automatizzare l’elaborazione delle misurazioni delle emissioni di gas serra. Sviluppa e distribuisce modelli per il rilevamento, la misurazione e il monitoraggio.
Descrizione
- Migliora l’elaborazione dei dati di GHGSAT con l’apprendimento automatico e metodi basati sulla fisica.
- Crea, addestra e perfeziona modelli per la classificazione delle immagini, il rilevamento degli oggetti e la segmentazione.
- Realizza prototipi di approcci basati sulla ricerca scientifica.
- Esplora i dati per individuare caratteristiche predittive utili e opportunità di analisi.
- Collabora con esperti del settore, validatori dei dati e altre parti interessate per migliorare i metodi e le prestazioni dei modelli.
- Collabora con gli sviluppatori software per portare modelli e algoritmi in produzione.
- Usa la visione artificiale e l’apprendimento automatico per automatizzare l’elaborazione dei dati di rilevamento, misurazione e monitoraggio dei gas serra.
Requisiti
- Avere una laurea magistrale o un titolo superiore in fisica, ingegneria, chimica teorica o biologia, matematica, scienze computazionali o una disciplina affine.
- Dimostrare solide competenze in Python.
- Saper documentare e riassumere i risultati principali.
- Avere spiccate capacità di risoluzione dei problemi e grande attenzione ai dettagli.
- Conoscere probabilità e statistica.
- Avere esperienza nell’elaborazione delle immagini e nella visione artificiale.
- Aver applicato l’apprendimento automatico a dati complessi del mondo reale.
- Saper utilizzare con competenza librerie Python per l’apprendimento automatico come PyTorch, TensorFlow e scikit-learn.
- Avere esperienza con dati di telerilevamento.
- Avere esperienza nello sviluppo collaborativo di software con Git.
- Avere esperienza nell’uso e nella creazione di immagini Docker.
- Essere legalmente autorizzati a lavorare in Canada e soddisfare i requisiti del Programma canadese per i beni controllati (CGP).
Benefit
- Retribuzione competitiva e stock option per i dipendenti a tempo pieno.
- Copertura sanitaria e odontoiatrica.
- Ferie retribuite e giorni festivi flessibili.
- Ambiente di lavoro flessibile.
- Orari di lavoro flessibili.
- Formazione continua e sviluppo professionale.
- Ambiente di lavoro diversificato e inclusivo.
- Adattamenti disponibili su richiesta.