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DXS - Direct Expansion Solutions
DXS - Direct Expansion Solutions
51 – 200 Funcionários
Cuidados de saúdeIndústria de transformaçãoLogística
A DXS - Direct Expansion Solutions oferece soluções de bombas de calor de fonte de ar com volume e fluxo de refrigerante variável (VRV/VRF) para edifícios nos Estados Unidos e no Canadá. Seu trabalho abrange projeto de sistemas, fornecimento de equipamentos, comissionamento, serviços, bombas de calor baseadas em inversor, ventilação e controles de ventilação e qualidade do ar interno. A DXS apoia engenheiros, arquitetos, proprietários de edifícios e empreiteiros em aplicações de saúde, residenciais, governamentais, militares, logísticas e de manufatura, ajudando os clientes a buscar a eletrificação estratégica, reduzir o consumo de energia e as emissões e tornar as operações dos edifícios mais eficientes.
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Vagas da empresa

Engenheiro(a) sênior de machine learning — Remoto, Estados Unidos

Lidere o machine learning em produção para a plataforma empresarial de gestão de pedidos da DataXstream. Desenvolva modelos de recomendação, previsão, propensão e inteligência documental para casos de uso de clientes.

USEstados UnidosRemotoTempo integralSêniorIdioma Obrigatório: inglêsEngenheiro de machine learning
JavaScriptNumpyPandasPythonPyTorchScikit-LearnSQLTensorFlowTypeScript

Descrição

  • Desenvolver, treinar e avaliar modelos de predição, ranqueamento e recomendação para casos de uso de gestão de pedidos
  • Apoiar todo o ciclo de vida da modelagem, desde a definição do problema e a preparação dos dados até a engenharia de atributos, a avaliação e o retreinamento
  • Colaborar com a gestão de produto para transformar as prioridades do roadmap em problemas de machine learning claramente definidos
  • Analisar dados de clientes, otimizar e validar modelos e colaborar com as equipes de implementação e engenharia de soluções
  • Criar fluxos de treinamento reproduzíveis em Python com acompanhamento sistemático de experimentos
  • Preparar, limpar e validar grandes conjuntos de dados empresariais do SAP
  • Empacotar modelos e pipelines treinados para implantação em produção
  • Estabelecer monitoramento de deriva dos modelos, degradação de desempenho e problemas de qualidade dos dados
  • Diagnosticar incidentes de produção relacionando o comportamento dos modelos às condições operacionais do mundo real
  • Conectar as previsões dos modelos à plataforma do produto por meio de interfaces de serviço documentadas
  • Usar métodos de IA responsável que incluam avaliação de vieses, explicabilidade e governança cuidadosa dos dados
  • Registrar os projetos dos modelos e comunicar seu comportamento, limitações e trade-offs a públicos técnicos, de entrega, vendas e clientes
  • Revisar o trabalho de modelagem dos colegas e promover padrões mais rigorosos de qualidade e reprodutibilidade

Requisitos

  • Experiência comprovada em machine learning aplicado e ciência de dados, incluindo modelos implantados em produção e avaliados com métricas do mundo real
  • Domínio avançado de Python e experiência prática com PyTorch ou TensorFlow, scikit-learn, pandas e NumPy
  • Sólida base estatística, incluindo desenho experimental e seleção de métricas de avaliação adequadas
  • Proficiência em SQL e experiência com grandes conjuntos de dados relacionais
  • Experiência no desenvolvimento de pipelines programados de dados e atributos em sistemas de origem imperfeitos
  • Experiência em empacotar, documentar e definir requisitos de modelos para uma equipe de operações ou plataforma
  • Capacidade de trabalhar diretamente com clientes e partes interessadas de entrega
  • Conhecimentos de TypeScript ou JavaScript suficientes para integrar modelos à plataforma do produto
  • Excelentes habilidades de comunicação escrita e verbal
  • Bacharelado em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia ou disciplina técnica relacionada, ou experiência prática equivalente
  • É necessário enviar um currículo em inglês

Benefícios

  • Contrato de trabalho em período integral
  • Empresa comprometida com a igualdade de oportunidades e a ação afirmativa
  • Consideração igual para emprego, independentemente de raça, cor, ascendência, religião, sexo, origem nacional, orientação sexual, idade, cidadania, estado civil, deficiência, identidade de gênero ou status de veterano

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