DXS - Direct Expansion Solutions поставляет решения на базе воздушных тепловых насосов с переменным объёмом и расходом хладагента (VRV/VRF) для зданий в США и Канаде. Компания занимается проектированием систем, поставкой оборудования, пусконаладкой, сервисным обслуживанием, инверторными тепловыми насосами, вентиляцией и системами контроля качества воздуха в помещениях. DXS сотрудничает с инженерами, архитекторами, владельцами зданий и подрядчиками в сферах здравоохранения, жилой недвижимости, государственного управления, военной инфраструктуры, логистики и производства, помогая клиентам реализовывать стратегическую электрификацию, снижать энергопотребление и выбросы, а также повышать эффективность эксплуатации зданий.
Ведущий инженер по машинному обучению — удалённая работа, США
Руководите разработкой и эксплуатацией машинного обучения для корпоративной платформы управления заказами DataXstream. Создавайте модели рекомендаций, прогнозирования, склонности и анализа документов для клиентских задач.
Описание
- Разрабатывайте, обучайте и оценивайте модели прогнозирования, ранжирования и рекомендаций для задач управления заказами
- Сопровождайте весь жизненный цикл моделирования — от постановки задачи и подготовки данных до разработки признаков, оценки и переобучения
- Сотрудничайте с продуктовым менеджментом, превращая приоритеты дорожной карты в чётко определённые задачи машинного обучения
- Анализируйте данные клиентов, оптимизируйте и проверяйте модели, сотрудничайте с командами внедрения и инженерии решений
- Создавайте воспроизводимые обучающие процессы на Python с систематическим отслеживанием экспериментов
- Подготавливайте, очищайте и проверяйте большие корпоративные наборы данных SAP
- Упаковывайте обученные модели и конвейеры для развёртывания в продуктивной среде
- Настраивайте мониторинг дрейфа моделей, снижения производительности и проблем с качеством данных
- Диагностируйте инциденты в продуктивной среде, связывая поведение моделей с реальными операционными условиями
- Подключайте прогнозы моделей к продуктовой платформе через документированные сервисные интерфейсы
- Применяйте методы ответственного ИИ, включая оценку предвзятости, объяснимость и ответственное управление данными
- Документируйте архитектуру моделей и объясняйте их поведение, ограничения и компромиссы техническим специалистам, командам поставки, продаж и клиентам
- Проверяйте работу коллег по моделированию и продвигайте более строгие стандарты обоснованности и воспроизводимости
Требования
- Подтверждённый опыт прикладного машинного обучения и анализа данных, включая модели, внедрённые в продуктивную среду и оценённые по реальным показателям
- Продвинутые навыки Python и практическое владение PyTorch или TensorFlow, scikit-learn, pandas и NumPy
- Сильная статистическая база, включая планирование экспериментов и выбор подходящих метрик оценки
- Уверенное владение SQL и опыт работы с большими реляционными наборами данных
- Опыт разработки планируемых конвейеров данных и признаков для несовершенных исходных систем
- Опыт упаковки, документирования и определения требований к моделям для операционной или платформенной команды
- Способность напрямую работать с клиентами и заинтересованными сторонами со стороны поставки
- Навыки TypeScript или JavaScript, достаточные для интеграции моделей с продуктовой платформой
- Сильные навыки письменной и устной коммуникации
- Степень бакалавра в области компьютерных наук, статистики, математики, инженерии или смежной технической дисциплины либо эквивалентный практический опыт
- Требуется загрузить резюме на английском языке
Преимущества
- Полная занятость в качестве подрядчика
- Работодатель придерживается принципов равных возможностей и позитивных действий
- Равное рассмотрение при трудоустройстве независимо от расы, цвета кожи, происхождения, религии, пола, национального происхождения, сексуальной ориентации, возраста, гражданства, семейного положения, инвалидности, гендерной идентичности или статуса ветерана