Manufacturing Data & Process AI Integration System Engineer, Additive Manufacturing

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

Инженер по интеграции AI в производственные данные аддитивного производства. Отвечает за аналитический слой, ML-модели для прогнозирования качества печати и мониторинг процессов на производстве Hadrian.

Задачи

• Владеть слоем мониторинга и аналитики парка аддитивных машин: определять, что вычисляется из сырых данных, что отображается и что вызывает алерты
• Владеть курируемыми датасетами, определениями признаков, разметкой и версионированием данных на основе канонической модели данных
• Проектировать, разрабатывать и внедрять ML-модели для прогнозирования качества сборки, обнаружения аномалий процесса и оптимизации параметров
• Строить и поддерживать инфраструктуру feature engineering и моделей: проверки качества данных, процессы разметки, версионирование и отслеживание производительности моделей
• Разрабатывать дашборды мониторинга процессов и AI-алертинг для инженеров и операций
• Интегрировать выходы моделей обратно в OPUS и производственный процесс, двигаться к замкнутому контуру регулировки параметров
• Сотрудничать с Materials and Process и Application Engineering для физической валидации выходов моделей
• Применять статистическое управление процессами (SPC) к данным AM, устанавливать контрольные границы и детекцию дрейфа
• Обеспечивать анализ возможностей, повторяемости и процессов в поддержку квалификации
• Вести структурированное решение проблем с использованием 8D, 5 Whys и диаграммы Исикавы

Требования

• Бакалавр в области производственной инженерии, computer science, data science, материаловедения или смежной области
• 4+ года в производственных data-системах, процессной инженерии или data-driven производстве
• Практический опыт разработки и внедрения AI/ML моделей в инженерном или производственном контексте
• Владение Python и ML-фреймворками (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch или аналоги)
• Свободное владение SQL для работы с производственными данными
• Опыт построения аналитических датасетов из структурированных и time-series данных
• Знакомство с методологиями решения проблем (8D, 5 Whys, fishbone) и SPC
• Сильные аналитические навыки и умение связывать выходы моделей с физическим пониманием процесса
• Готовность работать на площадке полный день в Torrance, California, с командировками до 15%
• Статус U.S. person для целей ITAR

Условия

• Медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка и страхование жизни
• 401k
• Возможна поддержка релокации
• Гибкая политика отпусков
• Опционы (equity)

Навыки

• Python
• SQL
• scikit-learn
• TensorFlow
• PyTorch
• MLOps
• SPC
• 8D
• 5 Whys
• fishbone analysis
• time-series data
• feature engineering
• model versioning
• anomaly detection