Data Science Engineer

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

Data Science Engineer в американскую компанию Digantara, занимающуюся космическим наблюдением и орбитальной безопасностью. Роль — разработка ML-моделей и пайплайнов для классификации траекторий и детекции аномалий в SDA-аналитике.

Задачи

• Разрабатывать AI/ML-модели для классификации траекторий по орбитальным режимам и семействам, а также для детекции аномального динамического поведения
• Интегрировать и поддерживать end-to-end аналитические пайплайны: обработка наблюдений, генерация гипотез, оценка орбиты, распространение и классификация; определять интерфейсы и владеть общим воспроизводимым кодом
• Строить фреймворки бенчмаркинга и оценки: сходимость оценщика, точность классификации и структура ошибок, характеристика ложноположительных и ложноотрицательных срабатываний, time-to-custody, чувствительность к пропускам треков и повышенной неопределённости измерений
• Проектировать эксперименты, отличающие реальную генерализацию от артефактов датасета: held-out семейства, аблации на деградированных наблюдениях, кросс-проверки с независимыми референсными датасетами
• Формировать калиброванные метрики уверенности, пригодные для операционного использования и достаточно точно документированные для поддержки решений оператора
• Совместно с командой embedded-систем характеризовать сложность модели, потребление памяти и задержку инференса; выявлять квантование, прунинг или упрощения архитектуры в рамках ограничений развёртывания
• Вносить ML-вклад в CONOPS и системную инженерию: определение потоков данных, жизненный цикл модели и переобучение, идентификация критических технологических элементов

Требования

• BS/MS в Computer Science, прикладной математике, статистике, аэрокосмической инженерии, физике или смежной количественной области
• Опыт прикладного ML от 4 лет (или эквивалент)
• Уверенный Python и научный стек (NumPy, SciPy, pandas)
• Свободное владение хотя бы одним фреймворком глубокого обучения (предпочтительно PyTorch)
• Подтверждённый опыт построения ML-систем на временных рядах, последовательностях или данных, близких к оценке состояния, а не только на табличных или vision-бенчмарках
• Грамотная методология оценки: дисбаланс классов, калибровка, квантификация неопределённости, режимы отказа малых или синтетически сгенерированных датасетов
• Инженерная дисциплина для работы с общим кодом: контроль версий, тестирование, воспроизводимые окружения, документированные интерфейсы
• Ясное техническое письмо для клиентских материалов
• Возможность получить и сохранять допуск безопасности США
• Гражданство США
• Навыки письменной и устной коммуникации, организационные навыки
• Готовность к occasional командировкам

Условия

• Конкурентная зарплата, бенефиты и пакет акций
• Коллаборативная, инновационная и миссионно-ориентированная среда
• Возможность влиять на культуру компании и строить команды мирового уровня
• Расположение: Денвер, Колорадо, США

Навыки

• Python
• NumPy
• SciPy
• pandas
• PyTorch
• Machine Learning
• Deep Learning
• Time Series
• Anomaly Detection
• Model Calibration
• Uncertainty Quantification
• Model Compression
• Quantization
• Embedded Deployment
• Orbit Determination
• JPDA
• MHT