高级管道完整性风险模型工程师
迁移并开发概率模型与机器学习模型，为 Irth Solutions 管道完整性平台提供支持。 交付可解释、符合监管要求的风险评估。
描述
- 将概率模型迁移至 Irth 风险平台。
- 将迁移后的结果与当前实现进行核对。
- 整合 Irth 各产品数据集中的模型输入。
- 扩展威胁模型，涵盖腐蚀、裂纹、第三方损坏、外力及其他输送管道风险。
- 利用检测、传感器和维护数据构建时间序列、异常检测和地理空间模型。
- 将 Irth 的模型库纳入现有模型套件。
- 为管道运营商和监管机构生成可解释、经得起审查的风险评估。
- 维护模型计算、依据说明及正确性证据。
- 与机器学习运维和数据工程团队协调模型服务、数据管道、部署和监控工作。
- 与数据工程、机器学习运维、数据科学团队及领域专家合作，完成从初步设计到验证实施的全过程。
- 协助验证现有模型在新平台上能否产生等效结果。
- 在平台上实施并支持客户开发的模型。
- 确保模型输出可复现且可追溯。
任职要求
- 具备为实体基础设施构建或验证定量风险、可靠性或故障模型的经验。
- 管道领域经验优先；铁路、结构、水务、电力或其他公用事业资产领域的工作经验也适用。
- 熟悉管道完整性规范和法规，例如 ASME B31.8S、49 CFR 192、CSA Z662 或同等框架。
- 具备适用性评估和剩余强度评估、腐蚀增长建模或断裂力学经验。
- 具备处理管内检测（ILI）数据的经验，包括供应商格式、数据对齐、异常分类和特征处置。
- 具备蒙特卡洛模拟、结构可靠性和不确定性量化经验。
- 具备将机器学习应用于实体资产数据的经验，包括经过稀疏或类别不平衡事件验证的时间序列、生存分析、异常检测和分类模型。
- 具备后果影响区域和管道等级区域分析经验。
- 具备使用 ArcGIS、PostGIS 或线性参考等工具进行地理空间分析的经验。
- 具备为监管、审计、客户或其他正式审查准备模型验证证据的经验。
- 具备扎实的软件工程实践，包括测试、代码审查、可复现性，以及规范使用 AI 辅助开发工具。
- 至少精通一项所列能力领域，并能够学习其他领域、与相关人员协作。
福利待遇
- 薪酬根据经验和资历确定。
- 医疗、牙科和视力保险。
- 提供公司配比缴款的 401(k) 计划。
- 充足的带薪休假。
- 公司支付的节假日假期。
- 灵活的工作方式。
- 根据岗位和业务需求提供居家办公机会。
- 符合条件的值班班次提供值班补偿。