Lynker ni kampuni ya sayansi, uhandisi na teknolojia inayolenga sayansi ya hali ya hewa na tabianchi, sayansi na uhandisi wa bahari na majini, pamoja na hali ya anga na tabianchi ya angani. Wanasayansi, wahandisi na waelimishaji wake hushirikiana na serikali, jamii na sekta mbalimbali kushughulikia changamoto za usalama wa mazingira na uchumi. Mbali na huduma za kiufundi, Lynker hutoa mafunzo, mawasiliano na shughuli za uhamasishaji zinazosaidia sera bora za mazingira na uzingatiaji wa kanuni, huku ikiunda fursa kwa wataalamu wanaovutiwa na sayansi tumizi, uhandisi, ushauri na kazi za teknolojia zinazoongozwa na dhamira.
Mtaalamu wa Hali ya Hewa na Mwanasayansi wa Data
Tengeneza zana za AI, ujifunzaji wa mashine na utabiri kwa miradi ya hali ya hewa ya NOAA ya Lynker. Jenga programu za hali hatari ya hewa, mifumo ya kugundua hitilafu na mabomba ya data za hali ya hewa yanayojiendesha.
Marekani
Maryland$ 75,000 – $ 120,000 / mwaka
MbaliMuda woteJuniorKiwango cha katiLugha Inayohitajika: KiingerezaMwanasayansi wa dataMaelezo
- Shirikiana na NCEP, ofisi za uwandani za NWS, watafiti wa kitaaluma na mashirika ya nje kuunda zana za utabiri wa hali hatari ya hewa wa muda mfupi na wa kati.
- Tumia sayansi ya hali ya hewa na utaalamu wa kiufundi kubaini na kuwasilisha taarifa za hatari.
- Changia katika machapisho ya kisayansi na ushiriki katika mikutano, kongamano za kitaaluma na matukio ya uhamasishaji kuhusu hali hatari ya hewa.
- Saidia kuhamisha zana za watabiri kutoka WPC na makundi mengine ya NOAA hadi matumizi ya kiutendaji katika WPC na ofisi nyingine za NOAA.
- Jenga programu za wavuti kwa kutumia zana na lugha zikiwemo GIS, Python na PHP.
- Unda nyenzo za mafunzo zinazosaidia matumizi ya kiutendaji ya zana na mbinu mpya.
- Buni na funza miundo ya ujifunzaji wa mashine inayotambua viashiria vya awali vya matukio ya hali hatari ya hewa.
- Tumia mifumo ya kugundua hitilafu inayotegemea AI ili kupata makosa au mapengo katika data ya utabiri wa wakati halisi.
- Boresha zana zilizopo za watabiri na tengeneza huduma na programu mpya za utabiri.
- Tumia mitandao ya neva kuboresha miundo ya ubashiri wa hali ya hewa wa nambari yenye azimio la juu.
- Chagua seti za data zinazofaa za satelaiti, matumizi ya ardhi na hali ya hewa kwa zana za watabiri, kurasa za wavuti na majukwaa ya utabiri.
- Tumia mabomba ya data yanayoendeshwa na AI kujiendesha kwa uingizaji na uchakataji wa awali wa seti kubwa za data za hali ya hewa.
- Tekeleza majukumu mengine yanayohusiana kama utakavyopewa.
Mahitaji
- Shahada ya kwanza kutoka taasisi iliyoidhinishwa katika sayansi ya angahewa, oceanografia, sayansi ya kijiofizikia, uhandisi, sayansi ya kompyuta, hisabati au fani inayohusiana.
- Angalau miaka miwili ya uzoefu katika maeneo yanayohusiana.
- Uzoefu wa kutumia mbinu za AI na ujifunzaji wa mashine kuchanganua na kuunda miundo ya seti changamano za data za mazingira au hali ya hewa.
- Uzoefu wa kusaidia uundaji wa programu katika mazingira ya timu.
- Uzoefu wa Python na uandishi wa hati za Unix shell katika mazingira ya Unix/Linux.
- Ujuzi wa seti za data za mifumo ya utabiri wa kiashiria kimoja na wa ensemble, na matumizi yake katika utambuzi na utabiri wa hali hatari ya hewa.
- Ujuzi wa utabiri wa hali ya hewa wa muda mfupi hadi wa kati.
- Uwezo wa kupanga, kuratibu na kukamilisha miradi.
- Ujuzi bora wa mawasiliano ya maandishi na mdomo kwa ajili ya nyaraka na mawasilisho.
- Uwezo wa kusaidia mipango ya timu, kuwaheshimu wenzako na kufanya kazi kuelekea mwafaka wa timu.
- Uzoefu wa mifumo ya programu za ramani zinazotegemea wavuti kama ArcGIS, JavaScript na API.
- Ustadi wa mifumo na maktaba za sayansi ya data ikiwemo TensorFlow, PyTorch au Scikit-learn.
- Uzoefu wa kutumia ujifunzaji wa kina kwa utabiri wa hali ya hewa.
Manufaa
- Huduma kamili za afya kwa wafanyakazi bila gharama ya kila mwezi.
- Bima ya matibabu, dawa zilizoagizwa, meno na macho.
- Likizo yenye malipo na sikukuu zenye malipo.
- Mpango wa malipo unaopimwa na kurekebishwa mara kwa mara dhidi ya viwango vya sekta na eneo.
- Mpango wa kustaafu wa 401(k) wenye mchango unaolingana kutoka kwa kampuni.
- Mpango wa Umiliki wa Hisa kwa Wafanyakazi (ESOP).
- Akaunti za matumizi yenye kubadilika.
- Mpango wa msaada kwa wafanyakazi (EAP).
- Bima ya ulemavu wa muda mfupi na muda mrefu.
- Bima ya maisha na ajali.
- Marejesho ya kila mwaka ya ada ya masomo, mafunzo na uboreshaji wa wafanyakazi.
- Bonasi za papo hapo kwa utendaji wa kipekee.
- Tuzo za kila mwaka za kutambua wafanyakazi zenye bonasi.
- Mpango wa rufaa za wafanyakazi.
- Mfumo wa bure, wa kati na wa kujifunza kwa kujitegemea wa usimamizi wa mafunzo.
- Mipango ya ukuaji wa kazi iliyobinafsishwa kwa kila mfanyakazi.