Scientific Software Engineer – Algorithms

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Инженер-разработчик научного ПО в Pendar Technologies. Разработка и оптимизация алгоритмов обработки и интерпретации научных данных (изображения, спектроскопия) с интеграцией в аналитические приборы.

Задачи

• Разрабатывать, реализовывать и оптимизировать алгоритмы обработки и интерпретации научных данных, включая изображения и спектроскопические измерения
• Проектировать подходы к извлечению признаков, обработке сигналов, распознаванию образов, классификации и количественному анализу
• Применять математическое моделирование, статистические методы и машинное обучение для решения задач измерений и анализа
• Писать качественный поддерживаемый код на Python — от концепции до валидации, оптимизации и интеграции в продукт
• Использовать AI-инструменты разработки для ускорения проектирования алгоритмов и реализации
• Сотрудничать с учёными, оптическими инженерами и разработчиками ПО для понимания поведения приборов и формирования требований
• Оценивать производительность алгоритмов на экспериментальных данных, устранять сбои и повышать точность, скорость и устойчивость

Требования

• Ph.D. в научной, математической или технической дисциплине
• Отличные навыки программирования на Python, подтверждённые практическим опытом разработки
• Сильные аналитические способности и фундамент в математике и статистике
• Способность разрабатывать оригинальные алгоритмические решения, а не только использовать готовые пакеты
• Опыт работы со сложными научными или техническими наборами данных
• Умение писать структурированное, поддерживаемое, хорошо протестированное ПО и самостоятельно решать сложные технические проблемы

Условия

• Full-time позиция в Cambridge, Massachusetts
• Базовая зарплата $100,000–$130,000 в год в зависимости от квалификации и опыта
• Работа с алгоритмами от концепции до внедрения в реальные продукты
• Мультидисциплинарная среда: оптика, спектроскопия, приборостроение и ПО
• Применение в химической идентификации и общественной безопасности
• Возможности профессионального роста

Навыки

• Python
• машинное обучение
• computer vision
• обработка сигналов
• спектроскопия
• статистическое моделирование
• оптимизация
• извлечение признаков
• научные вычисления
• численные методы
• AI-assisted development
• version control
• code review
• automated testing