DXS - Direct Expansion Solutions ให้บริการโซลูชันปั๊มความร้อนจากอากาศแบบสารทำความเย็นแปรผันตามปริมาตรและการไหล (VRV/VRF) สำหรับอาคารทั่วสหรัฐอเมริกาและแคนาดา งานของบริษัทครอบคลุมการออกแบบระบบ การจัดหาอุปกรณ์ การทดสอบและนำระบบไปใช้งาน การให้บริการ เครื่องปรับอากาศและปั๊มความร้อนแบบอินเวอร์เตอร์ ระบบระบายอากาศ และระบบควบคุมคุณภาพอากาศภายในอาคาร DXS สนับสนุนวิศวกร สถาปนิก เจ้าของอาคาร และผู้รับเหมาในโครงการด้านการดูแลสุขภาพ ที่อยู่อาศัย หน่วยงานภาครัฐ การทหาร โลจิสติกส์ และการผลิต ช่วยให้ลูกค้าขับเคลื่อนการเปลี่ยนผ่านสู่การใช้ไฟฟ้าเชิงกลยุทธ์ ลดการใช้พลังงาน ลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของอาคาร
วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงอาวุโส — ทำงานทางไกลในสหรัฐอเมริกา
เป็นผู้นำงานแมชชีนเลิร์นนิงในระบบ production สำหรับแพลตฟอร์มจัดการคำสั่งซื้อระดับองค์กรของ DataXstream สร้างโมเดลแนะนำ พยากรณ์ ความน่าจะเป็น และปัญญาประดิษฐ์ด้านเอกสารสำหรับกรณีใช้งานของลูกค้า
รายละเอียด
- พัฒนา ฝึก และประเมินโมเดลการพยากรณ์ การจัดอันดับ และการแนะนำสำหรับกรณีใช้งานด้านการจัดการคำสั่งซื้อ
- สนับสนุนวงจรชีวิตของโมเดลทั้งหมด ตั้งแต่การกำหนดปัญหาและเตรียมข้อมูล ไปจนถึงวิศวกรรมคุณลักษณะ การประเมินผล และการฝึกใหม่
- ทำงานร่วมกับฝ่ายจัดการผลิตภัณฑ์เพื่อเปลี่ยนลำดับความสำคัญในแผนงานให้เป็นปัญหาแมชชีนเลิร์นนิงที่กำหนดขอบเขตไว้อย่างชัดเจน
- วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า ปรับปรุงและตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล พร้อมทำงานร่วมกับทีมติดตั้งใช้งานและวิศวกรรมโซลูชัน
- สร้างเวิร์กโฟลว์การฝึกโมเดลด้วย Python ที่ทำซ้ำได้ พร้อมติดตามการทดลองอย่างเป็นระบบ
- เตรียม ทำความสะอาด และตรวจสอบความถูกต้องของชุดข้อมูล SAP ระดับองค์กรขนาดใหญ่
- จัดแพ็กเกจโมเดลและไปป์ไลน์ที่ฝึกแล้วเพื่อการนำไปใช้งานในระบบ production
- จัดทำการตรวจสอบการเบี่ยงเบนของโมเดล ประสิทธิภาพที่ลดลง และปัญหาด้านคุณภาพข้อมูล
- วินิจฉัยเหตุขัดข้องในระบบ production โดยเชื่อมโยงพฤติกรรมของโมเดลกับสภาพการปฏิบัติงานจริง
- เชื่อมต่อผลการทำนายของโมเดลกับแพลตฟอร์มผลิตภัณฑ์ผ่านอินเทอร์เฟซบริการที่มีเอกสารกำกับ
- ใช้แนวทาง AI อย่างมีความรับผิดชอบ ซึ่งครอบคลุมการประเมินอคติ ความสามารถในการอธิบาย และการกำกับดูแลข้อมูลอย่างรอบคอบ
- บันทึกการออกแบบโมเดล และสื่อสารพฤติกรรม ข้อจำกัด และข้อแลกเปลี่ยนของโมเดลให้แก่กลุ่มผู้ฟังด้านเทคนิค การส่งมอบ การขาย และลูกค้า
- ทบทวนงานสร้างโมเดลของเพื่อนร่วมงาน และส่งเสริมมาตรฐานที่เข้มแข็งยิ่งขึ้นด้านความเคร่งครัดและความสามารถในการทำซ้ำ
คุณสมบัติ
- มีความเชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงประยุกต์และวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่พิสูจน์ได้ รวมถึงโมเดลที่นำไปใช้งานใน production และประเมินด้วยการวัดผลจากสถานการณ์จริง
- มีทักษะ Python ระดับสูง และใช้งาน PyTorch หรือ TensorFlow, scikit-learn, pandas และ NumPy ได้อย่างคล่องแคล่ว
- มีพื้นฐานสถิติที่แข็งแกร่ง รวมถึงการออกแบบการทดลองและการเลือกเมตริกประเมินผลที่เหมาะสม
- ใช้ SQL ได้ดี และมีประสบการณ์จัดการชุดข้อมูลเชิงสัมพันธ์ขนาดใหญ่
- มีประสบการณ์พัฒนาไปป์ไลน์ข้อมูลและคุณลักษณะที่ทำงานตามกำหนดเวลาบนระบบต้นทางที่ไม่สมบูรณ์
- มีประสบการณ์จัดแพ็กเกจ จัดทำเอกสาร และกำหนดข้อกำหนดของโมเดลสำหรับทีมปฏิบัติการหรือทีมแพลตฟอร์ม
- สามารถทำงานโดยตรงกับลูกค้าและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียด้านการส่งมอบ
- มีทักษะ TypeScript หรือ JavaScript เพียงพอสำหรับการผสานโมเดลเข้ากับแพลตฟอร์มผลิตภัณฑ์
- มีทักษะการสื่อสารทั้งการเขียนและการพูดที่ดี
- วุฒิปริญญาตรีด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ สถิติ คณิตศาสตร์ วิศวกรรมศาสตร์ หรือสาขาเทคนิคที่เกี่ยวข้อง หรือมีประสบการณ์เชิงปฏิบัติเทียบเท่า
- ต้องอัปโหลดเรซูเมภาษาอังกฤษ
สวัสดิการ
- การว่าจ้างในรูปแบบผู้รับจ้างเต็มเวลา
- นายจ้างมุ่งมั่นต่อนโยบายโอกาสการจ้างงานที่เท่าเทียมและการดำเนินการเชิงรุก
- พิจารณาการจ้างงานอย่างเท่าเทียมโดยไม่คำนึงถึงเชื้อชาติ สีผิว เชื้อสาย ศาสนา เพศ ชาติกำเนิด รสนิยมทางเพศ อายุ สัญชาติ สถานภาพสมรส ความพิการ อัตลักษณ์ทางเพศ หรือสถานะทหารผ่านศึก