Ellison Institute of Technology Oxford huendeleza na kutumia sayansi na teknolojia kushughulikia changamoto tata za kimataifa. Kazi yake ya taaluma mbalimbali inahusisha afya na sayansi ya tiba, usalama wa chakula na kilimo endelevu, mabadiliko ya tabianchi na nishati safi, pamoja na ubunifu serikalini. Taasisi hii huleta pamoja utafiti, teknolojia na utekelezaji wa vitendo ili kusaidia kubadilisha maendeleo ya kisayansi kuwa suluhisho zenye manufaa mapana kwa jamii, ikiwemo kazi zinazohusiana na sekta za chakula na vinywaji, ushauri na usafirishaji.
Mhandisi wa Data Aliyepelekwa Kwenye Kazi – Mseto Oxford
Jenga mabomba ya data ya kibayolojia yanayoweza kuzalishwa tena ukiwa Mhandisi wa Data Aliyepelekwa Kwenye Kazi katika Ellison Institute of Technology Oxford. Saidia utafiti wa AI, roboti na sayansi ya maisha kwa kubadilisha data ya kisayansi kuwa rasilimali za vitendo.
Maelezo
- Shirikiana na wanasayansi na wahandisi kujenga mabomba thabiti ya data yanayoweza kuzalishwa tena katika taaluma mbalimbali.
- Unganisha mifumo ya msingi ya data na mipango ya utafiti na uhandisi kote EIT.
- Kuza mbinu thabiti za uhandisi wa data katika taasisi zote.
- Dumisha seti za data zilizo sahihi, zinazoweza kuzalishwa tena, zenye udhibiti wa matoleo, zilizopangwa vizuri na zinazofaa kwa ujifunzaji wa mashine.
- Badilisha taarifa kutoka vyanzo mbalimbali kuwa rasilimali za data zinazotegemeka na zenye ubora wa juu.
- Dhibiti uingizaji, uhifadhi, ucuration na ubadilishaji wa seti za data za kibayolojia katika miundo mbalimbali.
- Weka msimbo kwenye kontena na kuutumia katika mazingira ya utafiti, ikiwemo kwa kutumia Docker.
- Panua uchakataji wa data katika maghala ya wingu na hifadhi zilizogawanywa kwa kutumia Kubernetes, Slurm, Spark au Ray.
- Saidia uhandisi unaoweza kudumishwa, majaribio yenye ufanisi, usanifu wa mifumo thabiti, utengenezaji wa vielelezo vya haraka na uwasilishaji wa ushirikiano.
Mahitaji
- Utaalamu mkubwa wa kupanga programu kwa Python.
- Kujitolea wazi kwa ubora wa msimbo, kutegemeka na utekelezaji unaosomeka.
- Ujuzi wa hali ya juu wa uhifadhi na uendeshaji wa data, ukiwemo mifumo ya uhusiano, sharding, parallelization, indexing na scalability.
- Uzoefu wa kutumia majukwaa ya kompyuta za wingu na kufanya kazi katika mazingira mbalimbali ya Linux.
- Uzoefu wa kushughulikia mifumo ya data kwa kiwango kikubwa, hasa majukwaa yaliyogawanywa au yaliyoparalelishwa.
- Ujuzi wa mbinu za uhandisi na usimamizi wa data, ukiwemo reproducibility, version control, schema design, lineage na vyanzo vya pekee vya ukweli.
- Mtazamo unaolenga mifumo wenye umiliki wa mwisho hadi mwisho, kuanzia utendaji wa kiwango cha chini hadi miingiliano ya watumiaji.
- Uzoefu wa kuandaa data kwa mafunzo ya awali, mafunzo ya baadae na tathmini ya ujifunzaji wa mashine.
- Msingi wa kisayansi; sifa au uzoefu katika genomics, proteomics au taaluma zinazohusiana utathaminiwa.
- Uzoefu katika bioinformatics na kutumia zana za kiwango cha sekta kama NextFlow utathaminiwa.
- Haki ya kudumu ya kufanya kazi nchini Uingereza.
- Utayari wa kusafiri inapohitajika.
Manufaa
- Mshahara utaamuliwa kulingana na uzoefu.
- Posho ya usafiri.
- Bonasi.
- Likizo iliyoboreshwa ya siku 25 za likizo ya mwaka, siku 8 za mapumziko ya kitaifa na siku 3 za ziada kati ya Krismasi na Mwaka Mpya.
- Chaguo la kununua hadi siku 5 za ziada za likizo ya mwaka mwezi Januari na Julai.
- Pensheni yenye mchango wa mwajiri wa 7.5% na mchango wa chini wa mfanyakazi wa 5%.
- Bima ya maisha.
- Ulinzi wa kipato.
- Bima ya kibinafsi ya matibabu kwa wafanyakazi, wenzi na wategemezi, ikiwemo mpango wa malipo ya hospitali.
- Punguzo kwa wafanyakazi.
- Mpango wa magari ya umeme.
- Mpango wa salary sacrifice wa malezi ya watoto.
- Mpango wa Cycle to Work.
- Msaada wa upangaji wa familia.
- Msaada wa neurodiversity, ukiwemo ushauri na tathmini.
- Huduma za ukocha na tiba.