Member of Technical Staff, MLE

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

ML-инженер в AIC — software-led промышленный холдинг, который внедряет операционную систему на базе Decision Physics™ на заводах. Роль предполагает работу на площадке заказчика: построение ML-моделей на производственных данных и полный цикл разработки от ETL до инфраструктуры.

Задачи

• Работать на площадке у партнёров и производителей значительную часть года
• Выстраивать доверие на всех уровнях — от генерального менеджера до оператора станции
• Глубоко разбираться в том, как устроен цех партнёра и почему
• Строить модели на заводских данных: извлекать надёжный сигнал из разреженных и грязных данных, понимать, когда регрессия лучше нейросети
• Внедрять ML, работающий с железом: компьютерное зрение для инспекции, идентификация деталей, захват и парсинг документов, модели по сенсорным и машинным данным
• Количественно связывать улучшения операционных зон с EBITDA
• Переводить неструктурированные наблюдения в конкретные требования и самостоятельно реализовывать, выпускать и поддерживать ПО
• Писать production-код по всему стеку: модель данных, ETL, backend, frontend, алгоритмы, интеграции с железом, ML-пайплайны, аналитика и инфраструктура
• Вести процессно-инженерную часть внедрения: синхронизировать изменения ПО и операционные изменения, включая обучение и управление изменениями
• Отвечать за результаты, а не за артефакты: успех измеряется операционной зрелостью и финансовыми результатами партнёра

Требования

• 2+ года опыта в машинном обучении и разработке ПО в быстрой и коллаборативной production-среде
• Статистическая глубина и интуиция для малых данных: классическая статистика, байесовские методы, квантификация неопределённости
• Опыт доведения моделей из ноутбука до production: feature-пайплайны, оценка, мониторинг и переобучение
• Опыт с компьютерным зрением, временными рядами и сенсорными данными, causal inference или эконометрикой, оптимизацией, исследованием операций, прикладной математикой, моделированием данных, ETL, интеграцией с железом или проектированием систем и API
• Сильные навыки коммуникации и работы со стейкхолдерами
• Знание и интуиция для проектирования и реализации data-intensive приложений
• Опыт в data modeling, ETL, проектировании систем и API, frontend, алгоритмах, интеграции с железом, data science, прикладной математике, исследовании операций, статистике, машинном обучении, DevOps или инфраструктуре

Условия

• Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка
• Неограниченный отпуск (Unlimited PTO)
• $180–$250k + опционы
• Работа на площадке 5 дней в неделю в штаб-квартире Brooklyn Navy Yard или офисе в El Segundo

Навыки

• Machine Learning
• Computer Vision
• Time Series
• Sensor Data
• Causal Inference
• Econometrics
• Optimization
• Operations Research
• Applied Math
• Data Modeling
• ETL
• System Design
• API Design
• Frontend
• Backend
• Algorithms
• Hardware Integration
• ML Pipelines
• DevOps
• Infrastructure
• Statistics
• Bayesian Methods
• Uncertainty Quantification
• Python