Ellison Institute of Technology Oxford разрабатывает и применяет научные и технологические решения для сложных глобальных задач. Междисциплинарная деятельность института охватывает здравоохранение и медицинскую науку, продовольственную безопасность и устойчивое сельское хозяйство, изменение климата и чистую энергетику, а также инновации в государственном управлении. Институт объединяет исследования, технологии и практическое внедрение, помогая превращать научный прогресс в решения с широким общественным значением, включая проекты в сферах продуктов питания и напитков, консалтинга и логистики.
Инженер по данным с погружением в проекты — гибридный формат в Оксфорде
Создавайте воспроизводимые биологические конвейеры данных в роли инженера по данным с погружением в проекты в Ellison Institute of Technology Oxford. Поддерживайте исследования в области ИИ, робототехники и наук о жизни, превращая научные данные в практические ресурсы.
Описание
- Сотрудничать с учёными и инженерами для создания надёжных и воспроизводимых конвейеров данных в разных областях.
- Связывать основные системы данных с исследовательскими и инженерными инициативами по всему EIT.
- Продвигать единообразные практики инженерии данных в институтах.
- Поддерживать точные, воспроизводимые, версионируемые, хорошо структурированные наборы данных, подходящие для машинного обучения.
- Преобразовывать информацию из различных источников в надёжные и качественные ресурсы данных.
- Управлять приёмом, хранением, курированием и преобразованием биологических наборов данных в различных форматах.
- Контейнеризировать и развёртывать код в исследовательских средах, в том числе с использованием Docker.
- Масштабировать обработку данных в распределённых облачных хранилищах данных и системах хранения с помощью Kubernetes, Slurm, Spark или Ray.
- Поддерживать сопровождаемую разработку, эффективное тестирование, отказоустойчивое проектирование систем, быстрое прототипирование и совместную реализацию.
Требования
- Глубокие навыки программирования на Python.
- Чёткая приверженность качеству кода, надёжности и понятной реализации.
- Продвинутые знания хранения и обработки данных, включая реляционные системы, шардинг, параллелизацию, индексацию и масштабируемость.
- Опыт использования облачных вычислительных платформ и работы в различных средах Linux.
- Опыт работы с системами данных в больших масштабах, особенно с распределёнными или параллельными платформами.
- Знание практик инженерии данных и управления данными, включая воспроизводимость, контроль версий, проектирование схем, происхождение данных и единые источники истины.
- Системный подход и ответственность за результат от начала до конца — от низкоуровневой производительности до пользовательских интерфейсов.
- Опыт подготовки данных для предварительного обучения, дообучения и оценки моделей машинного обучения.
- Научное образование или опыт; знания и опыт в геномике, протеомике или смежных областях будут преимуществом.
- Опыт в биоинформатике и работы с отраслевыми инструментами, такими как NextFlow, будет преимуществом.
- Постоянное право на работу в Великобритании.
- Готовность к поездкам при необходимости.
Преимущества
- Заработная плата определяется в зависимости от опыта.
- Компенсация расходов на поездки.
- Бонус.
- Расширенный отпуск: 25 дней ежегодного отпуска, 8 праздничных дней и 3 дополнительных дня между Рождеством и Новым годом.
- Возможность приобрести до 5 дополнительных дней ежегодного отпуска в январе и июле.
- Пенсионная программа с взносом работодателя 7,5% и минимальным взносом сотрудника 5%.
- Страхование жизни.
- Страхование на случай утраты трудоспособности.
- Частное медицинское страхование для сотрудников, партнёров и иждивенцев, включая денежную выплату при госпитализации.
- Скидки для сотрудников.
- Программа электромобилей.
- Программа жертвования части заработной платы на оплату услуг детского сада.
- Программа Cycle to Work.
- Поддержка планирования семьи.
- Поддержка нейроразнообразия, включая консультации и обследования.
- Услуги коучинга и терапии.