Inżynier uczenia maszynowego (platforma), z siedzibą w Australii, zapewniona pełna relokacja

Wyobraź sobie, że możesz przetestować całą sieć energetyczną pod kątem huraganu lub burzy, zanim w ogóle zgromadzą się chmury. Taką rzeczywistość tworzymy w Neara. Wykorzystujemy zaawansowane uczenie maszynowe do tworzenia cyfrowych bliźniaków sieci elektroenergetycznych na czterech kontynentach na poziomie inżynieryjnym, obsługujących fizykę.

Pomaga to właścicielom aktywów zrozumieć największe wyzwania i wdrażać najbardziej realne rozwiązania na milionach kilometrów infrastruktury. Symulując ekstremalne warunki pogodowe i naprężenia strukturalne w skali całej sieci, umożliwiamy największym światowym przedsiębiorstwom użyteczności publicznej identyfikowanie zagrożeń, optymalizację inwestycji i budowanie bardziej odpornej globalnej przyszłości energetycznej. Nasz zespół to zbiór błyskotliwych umysłów, które są fanatykami o wprowadzaniu wymiernych zmian w świecie rzeczywistym poprzez wykorzystanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do przyspieszenia wszystkiego, od klasyfikacji danych po złożoną analizę scenariuszy.

Stworzyliśmy specjalną kulturę, w której prosperują innowacje, ponieważ każdy jest właścicielem misji i potrzebujemy inteligentnych, kreatywnych ludzi, którzy pomogliby nam rozszerzyć ten wpływ na każdy zakątek globu. Stanowisko to znajduje się w Sydney w Australii - pakiet relokacyjny i sponsoring wizowy będą zapewniane w ramach pakietu wynagrodzeń. Inżynier ds. platformy uczenia maszynowego personelu jest właścicielem infrastruktury i systemów, które pozwalają branży ML firmy Neara działać szybko, niezawodnie dostarczać i skalować bez przerywania.

Neara prowadzi najnowocześniejsze badania, opracowując wielomodalne przestrzenne modele graniczne. Pomożesz zespołowi działać szybciej, pomagając pokonać wyzwania, jakich nigdy wcześniej nie widziano na świecie. Modele te współpracują z szeregiem mniej zbadanych typów danych, w tym chmurą punktów, danymi geoprzestrzennymi i danymi zasobów.

Brak dojrzałości badawczej w dziedzinie geoprzestrzennej oraz nowatorski charakter problemu stwarzają wyjątkowe wyzwania dotyczące wydajności, ujednolicenia danych i wdrożenia. Problem i jego rola wykraczają poza czyste badania. Modele te zostaną wdrożone u naszych globalnych przedsiębiorstw użyteczności publicznej i u nowych klientów z branży, zapewniając rzeczywistą wartość i zwiększoną odporność na zmiany klimatyczne infrastruktury krytycznej.

Twoja rola będzie kluczowa zarówno w zapewnieniu, że będziemy w stanie szybko i ekonomicznie opracować pionierską inteligencję przestrzenną, jak i w efektywnym wdrożeniu tych modeli u naszych klientów. CO ZROBISZ Kompleksowo opanuj strategię platformy ML - zdefiniuj i realizuj wieloletni plan techniczny dotyczący szkolenia rurociągów, obsługi architektury, zarządzania eksperymentami i systemów monitorowania, które łączą to wszystko w całość. Twórz narzędzia, które przyspieszają dostarczanie uczenia maszynowego - Twórz podstawową infrastrukturę, która szybciej przenosi inżynierów od pomysłu do produkcji, standaryzując przepływy pracy i eliminowanie tarć między eksperymentowaniem a wdrażaniem.

Rozwiązywanie problemów z twardymi systemami rozproszonymi - Umożliwianie uczenia rozproszonych danych zgodnie z wymaganiami dotyczącymi miejsca zamieszkania i bezpieczeństwa, zapewniając jednocześnie wydajne działanie modeli na zróżnicowanym sprzęcie GPU, w tym rzadkie implementacje tensorów i wąskie gardła architektury. Projektowanie skalowalnej, elastycznej architektury serwowania - Zdefiniowanie systemów obsługi, które poradzą sobie ze skokowymi obciążeniami produkcyjnymi, dając jednocześnie zespołowi ML swobodę eksperymentowania w różnych regionach, klientach, zadaniach i branżach. Odblokuj zespół ML na dużą skalę - Zidentyfikuj, co spowalnia zespół, zdefiniuj kontrakty i interfejsy między szkoleniem, oceną i obsługą, a także opracuj plan działania, aby zamienić ambitne badania w rutynową realizację.

CO PRZYNIEŚ Podstawy w zakresie badań i rozwoju, które pomogą obrać właściwy kierunek i ustalić priorytety niezbędne do szybszej iteracji. Wykazano umiejętność ustalania standardów platformy uczenia maszynowego i interakcji między zespołami, wpływania na plany inżynieryjne bez bezpośredniego upoważnienia oraz zapewniania zgodności w przypadku złożonych decyzji dotyczących infrastruktury. Znaczące doświadczenie techniczne w zakresie głębokiego uczenia się na dużą skalę, z doświadczeniem w projektowaniu i obsłudze systemów innych uczących się maszynowo inżynierowie polegają na.Doświadczenie w budowaniu szkoleniowych hurtowni danych, a także dostosowywaniu systemów danych do gotowości do uczenia maszynowego.Głęboka praktyczna wiedza specjalistyczna w budowaniu infrastruktury ML na dużą skalę, w szczególności: potoki szkoleniowe, obliczenia rozproszone, obsługa modeli i monitorowanie modeli.Dogłębna znajomość monitorowania modeli, ram jakości danych i praktyk operacyjnych wymaganych do utrzymania zróżnicowanego portfela produkcyjnych modeli ML.Udokumentowana inwestycja w budowanie innych poprzez dokumentację, standardy wewnętrzne i podnoszenie możliwości MLOps w otaczającej Cię dyscyplinie inżynierskiej.Duża biegłość w Python, PyTorch (lub równoważny framework) i pasja do głębokiego uczenia się.

Zademonstrowane podstawy inżynierii oprogramowania w zakresie projektowania systemu, jakości kodu i skalowalności, z jasnym wyczuciem, gdzie inwestować złożoność, a gdzie zachować prostotę. Solidne doświadczenie z infrastrukturą chmurową (AWS, GCP lub Azure) i orkiestracją kontenerów (Kubernetes, Docker), a także radzenie sobie z niestandardowymi ofertami lokalnymi/neocloud. Biegłość w pisaniu i optymalizowaniu niestandardowego CUDA jądra do szkolenia w zakresie głębokiego uczenia się jest mile widziane, ale nie konieczne.

CO TO DLA CIEBIE? Pełna relokacja do Australii Konkurencyjne wynagrodzenie Znaczące ESO W pełni elastyczne środowisko pracy. Mamy w pełni wyposażone biuro (i imponującą kolekcję przekąsek) w Redfern.

Regularne wydarzenia biurowe Prawdziwą korzyścią jest praca nad naprawdę złożonym, innowacyjnym i wiodącym w branży produktem, który naprawdę zmienia otaczający nas świat. Aby złożyć wniosek, skorzystaj z poniższego linku do aplikacji online. Neara ceni różnorodność, przynależność i równe możliwości zatrudnienia.

Zachęcamy do aplikowania osoby ze wszystkich środowisk. Żadnych agencji ani zewnętrznych usługodawców. Znajdź więcej anglojęzycznych ofert pracy w Wielkiej Brytanii na Arbeitnow