DXS - Direct Expansion Solutions постачає рішення на основі повітряних теплових насосів зі змінним об’ємом і витратою холодоагенту (VRV/VRF) для будівель у США та Канаді. Компанія займається проєктуванням систем, постачанням обладнання, пусконалагодженням, сервісним обслуговуванням, інверторними тепловими насосами, вентиляцією та системами контролю якості повітря в приміщеннях. DXS співпрацює з інженерами, архітекторами, власниками будівель і підрядниками у сферах охорони здоров’я, житлової нерухомості, державного управління, військової інфраструктури, логістики та виробництва, допомагаючи клієнтам здійснювати стратегічну електрифікацію, зменшувати споживання енергії та викиди, а також підвищувати ефективність експлуатації будівель.
Провідний інженер з машинного навчання — віддалена робота, США
Керуйте розробкою та впровадженням машинного навчання для корпоративної платформи керування замовленнями DataXstream. Створюйте моделі рекомендацій, прогнозування, схильності та інтелектуального аналізу документів для клієнтських завдань.
Опис
- Розробляйте, навчайте та оцінюйте моделі прогнозування, ранжування й рекомендацій для завдань керування замовленнями
- Підтримуйте повний життєвий цикл моделювання — від визначення проблеми та підготовки даних до розроблення ознак, оцінювання й перенавчання
- Співпрацюйте з продуктовим менеджментом, перетворюючи пріоритети дорожньої карти на чітко визначені завдання машинного навчання
- Аналізуйте дані клієнтів, оптимізуйте та перевіряйте моделі, співпрацюйте з командами впровадження та інженерії рішень
- Створюйте відтворювані процеси навчання на Python із систематичним відстеженням експериментів
- Готуйте, очищуйте та перевіряйте великі корпоративні набори даних SAP
- Пакуйте навчені моделі й конвеєри для розгортання у продуктивному середовищі
- Налаштовуйте моніторинг дрейфу моделей, погіршення продуктивності та проблем із якістю даних
- Діагностуйте інциденти у продуктивному середовищі, пов’язуючи поведінку моделей із реальними операційними умовами
- Підключайте прогнози моделей до продуктової платформи через задокументовані сервісні інтерфейси
- Застосовуйте методи відповідального ШІ, зокрема оцінювання упередженості, пояснюваність і належне управління даними
- Документуйте архітектуру моделей і пояснюйте їхню поведінку, обмеження та компроміси технічним фахівцям, командам постачання, продажів і клієнтам
- Перевіряйте роботу колег із моделювання та підвищуйте стандарти обґрунтованості й відтворюваності
Вимоги
- Підтверджений досвід прикладного машинного навчання та аналізу даних, зокрема роботи з моделями, впровадженими у продуктивне середовище та оціненими за реальними показниками
- Поглиблені навички Python і практичне володіння PyTorch або TensorFlow, scikit-learn, pandas та NumPy
- Сильна статистична база, зокрема планування експериментів і вибір відповідних метрик оцінювання
- Впевнене володіння SQL і досвід роботи з великими реляційними наборами даних
- Досвід розроблення запланованих конвеєрів даних і ознак для недосконалих вихідних систем
- Досвід пакування, документування та визначення вимог до моделей для операційної або платформної команди
- Здатність безпосередньо працювати з клієнтами та зацікавленими сторонами з боку постачання
- Навички TypeScript або JavaScript, достатні для інтеграції моделей із продуктовою платформою
- Сильні навички письмової та усної комунікації
- Ступінь бакалавра з комп’ютерних наук, статистики, математики, інженерії або суміжної технічної дисципліни чи еквівалентний практичний досвід
- Потрібно завантажити резюме англійською мовою
Переваги
- Повна зайнятість за контрактом
- Роботодавець дотримується принципів рівних можливостей і позитивних дій
- Рівний розгляд кандидатів незалежно від раси, кольору шкіри, походження, релігії, статі, національного походження, сексуальної орієнтації, віку, громадянства, сімейного стану, інвалідності, гендерної ідентичності або статусу ветерана