DXS - Direct Expansion Solutions dostarcza rozwiązania oparte na powietrznych pompach ciepła ze zmienną objętością i przepływem czynnika chłodniczego (VRV/VRF) dla budynków w Stanach Zjednoczonych i Kanadzie. Firma zajmuje się projektowaniem systemów, dostawą urządzeń, uruchomieniem, serwisem, inwerterowymi pompami ciepła, wentylacją oraz systemami kontroli jakości powietrza w pomieszczeniach. DXS współpracuje z inżynierami, architektami, właścicielami budynków i wykonawcami w sektorach ochrony zdrowia, budownictwa mieszkaniowego, administracji publicznej, infrastruktury wojskowej, logistyki i produkcji, pomagając klientom realizować strategiczną elektryfikację, ograniczać zużycie energii i emisje oraz zwiększać efektywność eksploatacji budynków.
Starszy inżynier uczenia maszynowego — praca zdalna, Stany Zjednoczone
Kieruj produkcyjnym uczeniem maszynowym dla korporacyjnej platformy DataXstream do zarządzania zamówieniami. Twórz modele rekomendacji, prognozowania, skłonności i analizy dokumentów na potrzeby klientów.
Opis
- Twórz, trenuj i oceniaj modele predykcyjne, rankingowe oraz rekomendacyjne dla zastosowań związanych z zarządzaniem zamówieniami
- Wspieraj cały cykl życia modelowania — od definiowania problemu i przygotowania danych po inżynierię cech, ocenę i ponowne trenowanie
- Współpracuj z zespołem zarządzania produktem, przekładając priorytety roadmapy na jasno określone problemy uczenia maszynowego
- Analizuj dane klientów, optymalizuj i waliduj modele oraz współpracuj z zespołami wdrożeniowymi i inżynierii rozwiązań
- Twórz powtarzalne przepływy trenowania w Pythonie z systematycznym śledzeniem eksperymentów
- Przygotowuj, oczyszczaj i waliduj duże korporacyjne zbiory danych SAP
- Pakuj wytrenowane modele i potoki do wdrożenia produkcyjnego
- Konfiguruj monitorowanie dryfu modeli, spadku wydajności i problemów z jakością danych
- Diagnozuj incydenty produkcyjne, łącząc zachowanie modeli z rzeczywistymi warunkami operacyjnymi
- Łącz predykcje modeli z platformą produktu za pomocą udokumentowanych interfejsów usług
- Stosuj metody odpowiedzialnej sztucznej inteligencji obejmujące ocenę uprzedzeń, wyjaśnialność i staranne zarządzanie danymi
- Dokumentuj projekty modeli i komunikuj ich działanie, ograniczenia oraz kompromisy odbiorcom technicznym, zespołom realizacji, sprzedaży i klientom
- Recenzuj pracę kolegów nad modelami i promuj wyższe standardy rygoru oraz odtwarzalności
Wymagania
- Udokumentowana wiedza z zakresu stosowanego uczenia maszynowego i data science, w tym modele wdrożone produkcyjnie i oceniane na podstawie rzeczywistych pomiarów
- Zaawansowana znajomość Pythona oraz praktyczna biegłość w PyTorch lub TensorFlow, scikit-learn, pandas i NumPy
- Silne podstawy statystyki, w tym projektowanie eksperymentów i dobór odpowiednich metryk oceny
- Biegłość w SQL i doświadczenie w pracy z dużymi relacyjnymi zbiorami danych
- Doświadczenie w tworzeniu harmonogramowanych potoków danych i cech dla niedoskonałych systemów źródłowych
- Doświadczenie w pakowaniu i dokumentowaniu modeli oraz definiowaniu ich wymagań dla zespołu operacyjnego lub platformowego
- Umiejętność bezpośredniej pracy z klientami i interesariuszami odpowiedzialnymi za realizację
- Znajomość TypeScriptu lub JavaScriptu wystarczająca do integrowania modeli z platformą produktu
- Bardzo dobre umiejętności komunikacji pisemnej i ustnej
- Wykształcenie wyższe co najmniej licencjackie w dziedzinie informatyki, statystyki, matematyki, inżynierii lub pokrewnej dyscyplinie technicznej albo równoważne doświadczenie praktyczne
- Wymagane przesłanie CV w języku angielskim
Benefity
- Pełnoetatowa współpraca kontraktowa
- Pracodawca zobowiązuje się do zapewniania równych szans i stosowania działań afirmatywnych
- Równe rozpatrywanie kandydatur niezależnie od rasy, koloru skóry, pochodzenia, religii, płci, pochodzenia narodowego, orientacji seksualnej, wieku, obywatelstwa, stanu cywilnego, niepełnosprawności, tożsamości płciowej lub statusu weterana