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DXS - Direct Expansion Solutions
DXS - Direct Expansion Solutions
51 – 200 Dipendenti
Assistenza sanitariaIndustria manifatturieraLogistica
DXS - Direct Expansion Solutions fornisce soluzioni con pompe di calore ad aria a volume e flusso di refrigerante variabili (VRV/VRF) per edifici negli Stati Uniti e in Canada. Le sue attività comprendono la progettazione dei sistemi, la fornitura delle apparecchiature, la messa in servizio, l’assistenza, le pompe di calore basate su inverter, la ventilazione e i sistemi di controllo della ventilazione e della qualità dell’aria interna. DXS supporta ingegneri, architetti, proprietari di edifici e appaltatori in applicazioni sanitarie, residenziali, governative, militari, logistiche e manifatturiere, aiutando i clienti a perseguire l’elettrificazione strategica, ridurre il consumo energetico e le emissioni e rendere più efficienti le operazioni degli edifici.
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Offerte dell’azienda

Senior Machine Learning Engineer — Da remoto, Stati Uniti

Guida il machine learning in produzione per la piattaforma aziendale di gestione degli ordini di DataXstream. Sviluppa modelli di raccomandazione, previsione, propensione e intelligenza documentale per i casi d’uso dei clienti.

USStati UnitiDa remotoTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learning
JavaScriptNumpyPandasPythonPyTorchScikit-LearnSQLTensorFlowTypeScript

Descrizione

  • Sviluppare, addestrare e valutare modelli di previsione, ranking e raccomandazione per casi d’uso di gestione degli ordini
  • Supportare l’intero ciclo di vita della modellazione, dalla definizione del problema e dalla preparazione dei dati fino all’ingegneria delle feature, alla valutazione e al riaddestramento
  • Collaborare con il product management per trasformare le priorità della roadmap in problemi di machine learning chiaramente definiti
  • Analizzare i dati dei clienti, ottimizzare e validare i modelli e collaborare con i team di implementazione e di ingegneria delle soluzioni
  • Creare workflow di addestramento Python riproducibili con un monitoraggio sistematico degli esperimenti
  • Preparare, ripulire e validare grandi dataset aziendali SAP
  • Impacchettare modelli e pipeline addestrati per la distribuzione in produzione
  • Stabilire il monitoraggio del model drift, del degrado delle prestazioni e dei problemi di qualità dei dati
  • Diagnosticare gli incidenti in produzione collegando il comportamento dei modelli alle condizioni operative del mondo reale
  • Collegare le previsioni dei modelli alla piattaforma di prodotto tramite interfacce di servizio documentate
  • Utilizzare metodi di IA responsabile che includano la valutazione dei bias, l’esplicabilità e un’attenta governance dei dati
  • Documentare la progettazione dei modelli e comunicare comportamento, limiti e compromessi a interlocutori tecnici, dei team di delivery e vendita e ai clienti
  • Esaminare il lavoro di modellazione dei colleghi e promuovere standard più rigorosi di solidità e riproducibilità

Requisiti

  • Comprovata esperienza nel machine learning applicato e nella data science, inclusi modelli distribuiti in produzione e valutati con misurazioni del mondo reale
  • Ottima conoscenza di Python ed esperienza pratica con PyTorch o TensorFlow, scikit-learn, pandas e NumPy
  • Solide basi statistiche, inclusi la progettazione sperimentale e la selezione di metriche di valutazione appropriate
  • Competenza in SQL ed esperienza nella gestione di grandi dataset relazionali
  • Esperienza nello sviluppo di pipeline pianificate per dati e feature su sistemi sorgente imperfetti
  • Esperienza nel confezionamento, nella documentazione e nella definizione dei requisiti dei modelli per un team operativo o di piattaforma
  • Capacità di lavorare direttamente con clienti e stakeholder della delivery
  • Competenze in TypeScript o JavaScript sufficienti per integrare i modelli con la piattaforma di prodotto
  • Ottime capacità di comunicazione scritta e orale
  • Laurea in Informatica, Statistica, Matematica, Ingegneria o disciplina tecnica correlata, oppure esperienza pratica equivalente
  • È richiesto l’invio di un curriculum in inglese

Benefit

  • Collaborazione come contraente a tempo pieno
  • Azienda impegnata a garantire pari opportunità e azioni positive
  • Pari considerazione per l’assunzione indipendentemente da razza, colore della pelle, ascendenza, religione, sesso, origine nazionale, orientamento sessuale, età, cittadinanza, stato civile, disabilità, identità di genere o status di veterano

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