Sr Applied AI/ML Software Developer

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

Senior-разработчик AI/ML в команду теплового инжиниринга Vertiv. Разработка систем управления на базе AI/ML, цифровых двойников и симуляционной инфраструктуры для оборудования охлаждения дата-центров.

Задачи

• Поддерживать симуляционные среды для разработки и тестирования систем управления с использованием стандартов FMU/FMI и редуцированных моделей оборудования (ROM)
• Создавать редуцированные модели (ROM) на основе реальных или синтетических данных установок, систем и окружения
• Поддерживать разработку и внедрение цифровых двойников
• Поддерживать FMU-пакеты для развёртывания симуляций
• Исследовать альтернативные стратегии управления с использованием ML-моделей, обучения с подкреплением, model-predictive control (MPC) и других data-driven решений
• Разрабатывать, обучать и валидировать ML-модели для адаптивного управления тепловыми системами, предиктивного обслуживания и обнаружения аномалий
• Разворачивать ML inference-пайплайны на промышленных Linux-платформах
• Интегрировать оборудование и симуляции через промышленные протоколы и pub-sub messaging, API (Modbus, CAN, MQTT, REST, HTTP/REST)

Требования

• Bachelor’s или Master’s Degree (MS или выше) в Computer Science and Engineering или Electrical and Computer Engineering с сильным уклоном в software
• 8+ лет опыта на аналогичной позиции
• Программирование на Python
• Программирование на C/C++
• TensorFlow или PyTorch
• Git/GitLab
• Linux
• Docker/контейнеризация
• Промышленные протоколы связи, включая MQTT, Modbus и CAN
• Право на работу в США без спонсорства визы

Условия

• Работа в Vertiv — компании со штаб-квартирой в Westerville, Ohio, USA, около 34 000 сотрудников и деятельность более чем в 130 странах
• Спонсорство рабочей визы не предоставляется

Навыки

• Python
• C
• C++
• TensorFlow
• PyTorch
• Git
• GitLab
• Linux
• Docker
• MQTT
• Modbus
• CAN
• REST
• HTTP
• FMU
• FMI
• MPC
• reinforcement learning