GHGSAT объединяет спутниковое зондирование и аналитику выбросов, помогая промышленным предприятиям и государственным органам выявлять и измерять выбросы парниковых газов. Технология компании обнаруживает выбросы на промышленных объектах по всему миру и предоставляет данные для мониторинга и сокращения выбросов. Компания работает в сферах аэрокосмических технологий, энергетики и экологии.
Специалист по данным: компьютерное зрение и машинное обучение
Применяйте компьютерное зрение и машинное обучение к спутниковым данным GHGSAT, автоматизируя обработку измерений выбросов парниковых газов. Разрабатывайте и внедряйте модели для обнаружения, измерения и мониторинга.
Описание
- Улучшайте обработку данных GHGSAT с помощью машинного обучения и методов, основанных на физических моделях.
- Создавайте, обучайте и совершенствуйте модели классификации изображений, обнаружения объектов и сегментации.
- Создавайте прототипы подходов, основанных на научных исследованиях.
- Исследуйте данные, чтобы выявлять полезные прогнозные признаки и возможности для анализа.
- Работайте с экспертами в предметной области, специалистами по проверке данных и другими заинтересованными сторонами, чтобы совершенствовать методы и повышать качество моделей.
- Сотрудничайте с разработчиками программного обеспечения, чтобы внедрять модели и алгоритмы в производство.
- Применяйте компьютерное зрение и машинное обучение для автоматизации обработки данных об обнаружении, измерении и мониторинге парниковых газов.
Требования
- Степень магистра или выше в области физики, инженерного дела, теоретической химии или биологии, математики, вычислительных наук либо смежной дисциплины.
- Уверенное владение Python.
- Умение документировать и обобщать ключевые выводы.
- Развитые навыки решения проблем и внимательность к деталям.
- Знание теории вероятностей и статистики.
- Опыт обработки изображений и работы с компьютерным зрением.
- Опыт применения машинного обучения к сложным данным из реального мира.
- Уверенное владение библиотеками машинного обучения Python, такими как PyTorch, TensorFlow и scikit-learn.
- Опыт работы с данными дистанционного зондирования.
- Опыт совместной разработки программного обеспечения с использованием Git.
- Опыт использования и создания образов Docker.
- Законное право на работу в Канаде и соответствие требованиям Канадской программы контролируемых товаров (CGP).
Преимущества
- Конкурентная заработная плата и опционы на акции для штатных сотрудников.
- Медицинское и стоматологическое страхование.
- Оплачиваемый отпуск и дополнительные плавающие выходные.
- Гибкая рабочая среда.
- Гибкий график работы.
- Постоянное обучение и профессиональное развитие.
- Разнообразная и инклюзивная рабочая среда.
- По запросу доступны необходимые условия для людей с инвалидностью.