GHGSAT huunganisha utambuzi kwa setilaiti na uchanganuzi wa uzalishaji wa gesi ili kusaidia waendeshaji wa viwanda na serikali kutambua na kupima utoaji wa gesi chafuzi. Teknolojia yake hutambua utoaji katika maeneo ya viwanda duniani kote na kutoa data inayoweza kusaidia juhudi za ufuatiliaji na upunguzaji wa utoaji huo. Kampuni hii inafanya kazi katika nyanja za anga za juu, nishati na mazingira.
Mwanasayansi wa Data, Maono ya Kompyuta na Ujifunzaji wa Mashine
Tumia maono ya kompyuta na ujifunzaji wa mashine kuchanganua data za setilaiti za GHGSAT na kugeuza uchakataji wa vipimo vya uzalishaji wa gesi chafu kuwa wa kiotomatiki. Tengeneza na utumie modeli za ugunduzi, upimaji na ufuatiliaji.
Maelezo
- Boresha uchakataji wa data za GHGSAT kwa kutumia ujifunzaji wa mashine na mbinu zinazotegemea fizikia.
- Tengeneza, fundisha na boresha modeli za uainishaji wa picha, ugunduzi wa vitu na ugawaji wa picha.
- Tengeneza mifano ya majaribio ya mbinu zinazotokana na utafiti wa kisayansi.
- Chunguza data ili kubaini vipengele muhimu vya utabiri na fursa za uchanganuzi.
- Shirikiana na wataalamu wa nyanja husika, wathibitishaji wa data na washikadau wengine ili kuimarisha mbinu na utendaji wa modeli.
- Shirikiana na watengenezaji wa programu ili kupeleka modeli na algoriti kwenye uzalishaji.
- Tumia maono ya kompyuta na ujifunzaji wa mashine kugeuza uchakataji wa data za ugunduzi, upimaji na ufuatiliaji wa gesi chafu kuwa wa kiotomatiki.
Mahitaji
- Kuwa na shahada ya uzamili au ya juu zaidi katika fizikia, uhandisi, kemia ya kinadharia au biolojia, hisabati, sayansi ya kompyuta, au taaluma inayohusiana.
- Kuwa na ujuzi imara wa Python.
- Kuweza kuweka kumbukumbu na kufupisha matokeo muhimu.
- Kuwa na uwezo imara wa kutatua matatizo na umakini wa kina kwa maelezo.
- Kujua uwezekano na takwimu.
- Kuwa na uzoefu wa uchakataji wa picha na maono ya kompyuta.
- Kuwa umetumia ujifunzaji wa mashine kwenye data changamano za ulimwengu halisi.
- Kutumia kwa ustadi maktaba za Python za ujifunzaji wa mashine kama PyTorch, TensorFlow na scikit-learn.
- Kuwa na uzoefu wa kufanya kazi na data za utambuzi wa mbali.
- Kuwa na uzoefu wa uundaji wa programu kwa ushirikiano kwa kutumia Git.
- Kuwa na uzoefu wa kutumia na kuunda picha za Docker.
- Kuwa na idhini halali ya kufanya kazi nchini Kanada na kutimiza masharti ya Mpango wa Bidhaa Zinazodhibitiwa (CGP) wa Kanada.
Manufaa
- Mshahara wa ushindani na chaguo la hisa kwa wafanyakazi wa muda wote.
- Bima ya afya na huduma za meno.
- Likizo yenye malipo na siku za mapumziko zinazoweza kuchaguliwa.
- Mazingira ya kazi yanayobadilika.
- Saa za kazi zinazobadilika.
- Kujifunza na maendeleo ya kitaaluma yanayoendelea.
- Mahali pa kazi penye utofauti na ushirikishwaji.
- Marekebisho maalum yanapatikana kwa ombi.