Starszy inżynier danych symulacyjnych

<div class="content-intro"><h2>O nas</h2> <div>PhysicsX to firma zaawansowana technologicznie, mająca korzenie w fizyce numerycznej i Formule 1, której celem jest przyspieszanie innowacji sprzętowych z szybkością oprogramowania.</div> <div>Budujemy stos oprogramowania symulacyjnego opartego na sztucznej inteligencji dla inżynierii i produkcji w zaawansowanych branżach. Umożliwiając wysoką wierność symulacji wielu fizyki poprzez wnioskowanie AI w całym cyklu życia inżynierii, PhysicsX otwiera nowe poziomy optymalizacji i automatyzacji w projektowaniu, produkcji i operacjach, umożliwiając inżynierom przesuwanie granic możliwości. Do naszych klientów zaliczają się czołowi innowatorzy z branży lotniczej i obronnej, materiałów, energii, półprzewodników i motoryzacji.</div></div><h4><strong>Uwaga:</strong>obecnie prowadzimy rekrutację na wiele stanowisk, jednak aplikuj tylko na stanowisko, które najlepiej odpowiada Twoim umiejętnościom i celom zawodowym.</h4> <h1>Rola</h1> <p>Starszy inżynier danych symulacyjnych będzie rozbudowywać i obsługiwać infrastrukturę, która zasila naszą fabrykę danych badawczych.

Będziesz odpowiedzialny za kompleksowy potok: od przygotowania geometrii i orkiestracji symulacji, poprzez walidację, przetwarzanie końcowe i dostawę do dalszych systemów szkoleniowych ML, przy użyciu usług orkiestracji platformy PhysicsX tam, gdzie istnieje synergia.</p> <p>Ta rola mieści się na styku inżynierii HPC i inżynierii danych. Będziesz organizować długoterminowe symulacje CFD na dużą skalę, budować solidne potoki danych i zapewniać, że każda produkowana przez nas symulacja spełnia rygorystyczne standardy jakości.</p> <h2>Kontekst zespołu</h2> <p>W tej roli będziesz pionowo osadzony w dziale badań, codziennie pracując z:</p> <ul> <li><strong>Naukowcami naukowymi</strong>, którzy definiują wymagania dotyczące danych i standardy jakości</li> <li><strong>Inżynierowie ML</strong>, którzy wykorzystują dane wyjściowe Data Factory dla modelu szkolenia</li> <li><strong>Inżynierowie infrastruktury ML</strong> odpowiedzialni za infrastrukturę szkoleniową na niższym szczeblu</li> </ul> <p>Będziesz miał kompleksowe obowiązki nad Data Factory, będziesz mógł samodzielnie podejmować decyzje dotyczące architektury i odpowiadać za zapewnienie niezawodnego przepływu danych.</p> <p>W ujęciu horyzontalnym będziesz częścią grupy inżynierów infrastruktury odpowiedzialnej za infrastrukturę w całej firmie.</p> <h1>Co będziesz robić</h1> <h2>Orkiestracja symulacji</h2> <ul> <li>Rozbuduj i obsługuj infrastrukturę Data Factory, która koordynuje tysiące symulacji CFD dziennie w chmurze</li> <li>Projektuj i obsługuj systemy planowania zadań, które maksymalizują przepustowość, a jednocześnie sprawnie radzą sobie z awariami</li> <li>Buduj funkcje monitorowania i ostrzegania w celu wczesnego wykrywania błędów symulacji, problemów ze zbieżnością i wąskich gardeł zasobów</li> </ul> <h2>Inżynieria potoków danych</h2> <ul> <li>Twórz wysokowydajne potoki danych, które przenoszą wyniki symulacji z wyników solwera do danych szkoleniowych gotowych do użycia w technologii ML</li> <li>Wdrażaj przepływy pracy związane z wstępnym przetwarzaniem geometrii (przygotowanie siatki, morfing, sprawdzanie wodoszczelności)</li> <li>Projektuj i obsługuj potoki przetwarzania końcowego: decymacja powierzchni, interpolacja pola, konwersja formatu</li> <li>Optymalizuj wydajność we/wy dla dużych zbiorów danych siatkowych</li> </ul> <h2>Jakość i walidacja danych</h2> <ul> <li>Wdrażaj kompleksowe kontrole walidacyjne na każdym etapie potoku: zbieżność solwera, granice pól fizycznych, wierność przetwarzania końcowego.</li> <li>Twórz systemy, które przechwytują i poddają kwarantannie błędne dane, zanim dotrą do potoków szkoleniowych.</li> <li>Śledź i raportuj metryki jakości danych w całej fabryce danych.</li> <li>Pracuj nad pełnym pochodzeniem: próbki szkoleniowe powinny być identyfikowalne wstecz. ich geometrię źródłową i konfigurację symulacji</li> </ul> <h2>Integracja i dostarczanie</h2> <ul> <li>Dostarczaj zweryfikowane zbiory danych do dalszej infrastruktury szkoleniowej ML w formatach zoptymalizowanych pod kątem wydajnego ładowania danych</li> <li>Projektuj systemy wersjonowania i katalogowania danych, które obsługują powtarzalne przebiegi szkoleniowe</li> <li>Ściśle współpracuj z inżynierami infrastruktury ML, aby zapewnić płynne przekazywanie danych między tworzeniem danych a szkoleniem modeli</li> <li>Wspieranie szkoleń obejmujących wiele zestawów danych przepływy pracy</li> </ul> <h1>Co wnosisz do dyskusji</h1> <ul> <li>Umiejętność określania zakresu i skutecznej realizacji projektów, ustalania priorytetów działań według potrzeb.</li> <li>Umiejętności rozwiązywania problemów oraz umiejętność analizowania problemów, identyfikowania przyczyn i szybkiego rekomendowania rozwiązań.</li> <li>Doskonałe umiejętności współpracy i komunikacji, <strong>szczególnie w środowisku badawczym.</strong> „Model nie jest zbieżny” można przełożyć na infrastrukturę hipotez i rozwiązań oraz potrafi łączyć abstrakcje techniczne z wdrożeniami.</li> <li>Ponad 5 lat doświadczenia w inżynierii danych, inżynierii HPC lub infrastrukturze symulacyjnej. <ul> <li>Duże doświadczenie z systemami orkiestracji: SLURM, Kubernetes, Temporal</li> <li>Doświadczenie w zakresie produkcyjnego potoku danych: zbudowałeś i obsługiwałeś potoki, które niezawodnie przetwarzają duże ilości danych</li> <li>biegłość w języku Python na potrzeby rozwoju i automatyzacji potoków</li> <li>Podstawy inżynierii systemów: Linux, sieci, systemy pamięci masowej, debugowanie wydajnościowe</li> <li>Doświadczenie z infrastrukturą chmurową; ****idealnie CoreWeave lub podobne chmury skupione na GPU/HPC</li> <li>Doświadczenie w HPC do inżynierii symulacyjnej: doświadczenie z CFD, FEA lub podobnymi procesami obliczeniowymi (StarCCM+, OpenFOAM, ANSYS itp.)</li> <li>Doświadczenie w przetwarzaniu geometrii: manipulacja siatkami, formaty CAD, PyVista</li> <li>Znajomość formatów danych naukowych: HDF5, VTK, NetCDF, Zarr</li> <li>Doświadczenie w inżynierii jakości danych: ramy walidacji, wykrywanie anomalii, obserwowalność danych</li> </ul> </li> </ul> <h2>Idealnie</h2> <ul> <li>Zrozumienie podstaw CFD wystarczające do interpretacji wyników solwera i wskaźników walidacji</li> <li>Doświadczenie z rurociągami o geometrii 3D (dziesiętność siatki, interpolacja pola)</li> <li>Znajomość wzorców ładowania danych ML i sposobu, w jaki systemy szkoleniowe wykorzystują dane</li> </ul> <p><strong>Co oferujemy</strong></p> <p><strong>Buduj to, co naprawdę ma znaczenie</strong></p> <p>Pomóż ukształtować firmę inżynieryjną opartą na sztucznej inteligencji na etapie formowania, rozwiązując problemy, które są naprawdę ważne dla przemysłu i społeczeństwa. To praca, która ma wpływ na świat rzeczywisty i jest czymś, z czego możesz być dumny.</p> <p><strong>Ucz się u boku wyjątkowych ludzi</strong></p> <p>Pracuj z wysokiej klasy, współpracującym zespołem inżynierów, naukowców i operatorów, którym bardzo zależy na wykonywaniu wspaniałej pracy i pomaganiu sobie nawzajem w doskonaleniu się.

Pochodzimy z różnych środowisk, ale łączy nas zaangażowanie w działanie na najwyższym poziomie i stawianie czoła najbardziej złożonym wyzwaniom. Jeśli jesteś ambitny, rozważny i kierujesz się wpływem, poczujesz się jak w domu.</p> <p><strong>Wpływ nad hierarchią</strong></p> <p>Działamy w oparciu o płaską strukturę: dobre pomysły wygrywają - niezależnie od tego, skąd pochodzą. Kwestionowanie założeń i kwestionowanie status quo jest nie tylko mile widziane, ale wręcz oczekiwane.</p> <p><strong>Zrównoważone tempo, długoterminowe ambicje</strong></p> <p>Budowanie znaczącej technologii to maraton, a nie sprint.

Wierzymy w równoważenie skoncentrowanej, ambitnej pracy z życiem poza nią. Nasz model hybrydowy łączy czas spędzony w biurze w Shoreditch z dniami pracy z domu, zapewniając elastyczność pozwalającą na trwałą pracę przy jednoczesnym utrzymywaniu kontaktu osobiście.</p> <p><strong>Na tym się nie kończy…</strong></p> <p>🚀 <strong>Opcje na akcje</strong> - możesz znacząco dzielić się firmą, którą pomagasz budować.</p> <p>🏦 <strong>10% składki emerytalnej pracodawcy</strong> - ponieważ inwestowanie w przyszłe sprawy.</p> <p>🍽️ <strong>Darmowe lunche w biurze</strong> - dzięki którym będziesz mieć energię i koncentrację.</p> <p>👶 <strong>Wydłużony urlop rodzicielski</strong> - 3 miesiące pełnopłatnego urlopu ojcowskiego i 6 miesięcy pełnopłatnego urlopu macierzyńskiego, aby zapewnić dodatkową elastyczność w najważniejszych momentach.</p> <p>🍼 <strong>Żłobek YellowNest program</strong> - aby pomóc pracującym rodzicom w zarządzaniu kosztami opieki nad dziećmi.</p> <p><strong>☀️ 25 dni urlopu corocznego (+ święta państwowe)</strong><span class="Apple-converted-space"> </span>- ponieważ liczy się czas przeznaczony na odpoczynek.</p> <p>🏥 <strong>Prywatne ubezpieczenie medyczne</strong> - 100% ubezpieczenie pracownicze, co zapewnia całkowity spokój ducha.</p> <p>💪 <strong>Subskrypcja Wellhub</strong><span class="Apple-converted-space"> </span>- zyskaj dostęp do tysięcy siłowni, zajęć i aplikacji wellness, wspierających dobre samopoczucie fizyczne i psychiczne.</p> <p>👀 <strong>Badania wzroku</strong> - bo dobra praca zależy od dobrego zdrowia.</p> <p>📈 <strong>Rozwój osobisty</strong> - dedykowane wsparcie w nauce, rozwoju, i podnoszenie poziomu z biegiem czasu.</p> <p>💛 <strong>Program pomocy pracowniczej (EAP)</strong> - poufne wsparcie w zakresie dobrego samopoczucia, dostępne zawsze, gdy go potrzebujesz.</p> <p>🚲 <strong>Program Bike2Work i</strong><span class="Apple-converted-space"></span>🚆 <strong>Wypożyczenie biletu sezonowego</strong> - aby ułatwić dotarcie do pracy i bardziej ekologiczna.</p> <p>🚗 <strong>Poświęcenie wynagrodzenia Octopus EV</strong> - na rzecz prostszego i bardziej zrównoważonego sposobu jazdy na napędzie elektrycznym.</p> <p><em>🔎 Obserwuj tę przestrzeń, wciąż ją budujemy w miarę naszego rozwoju…</em></p><div class="content-conclusion"><div></div> <div>Cenimy różnorodność i dbamy o równe szanse na zatrudnienie bez względu na płeć, rasę, religię, pochodzenie etniczne, narodowość, niepełnosprawność, wiek, orientację seksualną lub tożsamość płciową. Gorąco zachęcamy do składania aplikacji osoby z grup tradycyjnie niedostatecznie reprezentowanych w branży technologicznej.

Aby pomóc w dokonaniu zmian, sponsorujemy bystre kobiety ze środowisk defaworyzowanych, dzięki ich stopniom uniwersyteckim w dziedzinie nauk ścisłych i matematyki. </div> <div> </div> <div>Gromadzimy dane dotyczące różnorodności i włączenia społecznego wyłącznie w celu monitorowania skuteczności naszych polityk dotyczących równych szans i zapewniania zgodności z brytyjskimi przepisami dotyczącymi zatrudnienia i równości. Informacje te są poufne, wykorzystywane wyłącznie w formie zbiorczej i nie będą miały wpływu na wynik Twojego wniosku. </div> <div> <div class="body body__wtórny"> <div id="question_74*** *** 101-description" class="question-description"></div> </div> </div> <div> <div class="select"> </div> </div></div>Znajdź więcej anglojęzycznych ofert pracy w Wielkiej Brytanii na Arbeitnow