Мы нанимаем инженера по машинному обучению для работы над предиктивным обслуживанием с использованием данных датчиков и временных рядов.
Эта роль для того, кто любит "грязные" реальные данные, понимает, что модели — лишь часть работы, и может создавать инструменты, которыми инженеры действительно могут пользоваться.
Работа включает сбор данных, извлечение признаков, обнаружение аномалий и деградации, обучение моделей, оценку и преобразование результатов в практические инструменты для инженерных команд.
Что мы ищем:
- Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, электротехники, машиностроения, науки о данных, прикладной математики, физики или смежной области
- Глубокий опыт работы с Python и прикладным машинным обучением
- Опыт работы с временными рядами, данными датчиков, обработкой сигналов, обнаружением аномалий, прогнозированием или моделированием деградации
- Способность работать с "шумными" или частично размеченными данными
- Опыт создания ML-конвейеров за пределами ноутбуков
- Четкая техническая коммуникация
- Гибкость в плане командировок внутри страны и за рубеж при необходимости для встреч с клиентами, полевых работ или интеграционных мероприятий
- Возможность релокации
Приветствуется:
- Опыт в предиктивном обслуживании, мониторинге состояния, диагностике, прогностике или оценке остаточного ресурса (RUL)
- Работа с данными вибрации, акустическими данными, данными о температуре, давлении, токе/напряжении или другими промышленными данными датчиков
- Опыт работы с MLOps, панелями мониторинга (dashboards), API или развертыванием на периферийных устройствах (edge deployment)
- Опыт работы в области аппаратного обеспечения, промышленности, аэрокосмической, автомобильной или оборонной техники
