Инженер машинного обучения с физическим моделированием

Что предстоит делать

<h3>Обзор роли</h3><p>Svitla Systems Inc. ищет <strong>инженера машинного обучения, специализирующегося на физически-информированных моделях (Physics-Informed Machine Learning Engineer)</strong> на полную занятость (40 часов в неделю) в Украине. Наш клиент — технологический стартап.</p><p>Команда создает физически-информированную фундаментальную модель (Physics-Informed Foundational Model) для оценки состояния GPU и вычислительных систем. Они выводят физически обоснованные сигналы стресса: прокси-показатели эффективного напряжения, оценки деградации полупроводников и динамические математические признаки, и используют их для оценки состояния оборудования с течением времени. Конвейер признаков работает по принципу «end-to-end». Вы будете строить модель и слой слияния (fusion layer) поверх него. Вы будете отвечать за моделирование: разработку слоя слияния (как физически обоснованные и динамические признаки объединяются в когерентный сигнал состояния) и слоя временного моделирования (физически-информированная модель в стиле PINN, где эмпирические сигналы стресса управляют частью функции потерь, а физически обоснованная модель деградации информирует другую ее часть). Точная формулировка физического члена все еще развивается; вы будете участвовать в ее формировании. Вы будете работать в составе небольшой технической команды вместе с основателем и другими профильными экспертами.</p><h3>Требования</h3><ul><li>Опыт построения и обучения физически-информированных моделей — наличие физически обоснованного члена в функции потерь в реальном проекте (PINN, физически-регуляризованная нейронная сеть или эквивалент).</li><li>Глубокое понимание моделирования временных рядов/последовательностей (LSTM, временные CNN, трансформеры или модели в пространстве состояний) на основе данных сенсоров или телеметрии.</li><li>Понимание калибровки параметров / обратных задач: подгонка параметров механистических моделей к зашумленным наблюдательным данным (байесовская калибровка, MLE или оптимизационные методы).</li><li>Экспертные знания Python-стека для научных вычислений (Pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch или JAX) и уверенность в управлении конвейером данных от начала до конца, включая исследование качества данных.</li><li>Экспертиза в чтении и анализе физических/релиабилити-уравнений, описывающих деградацию; вам не нужно их выводить, но они не должны быть для вас «черным ящиком».</li></ul><h3>Будет плюсом</h3><ul><li>Опыт в области инженерии надежности / PHM (прогностика и управление состоянием): оценка остаточного ресурса (RUL), моделирование деградации, ускоренные испытания на долговечность.</li><li>Знакомство с физикой деградации полупроводников или оборудования на уровне «критического чтения литературы».</li><li>Знакомство с нелинейной динамикой / рекуррентными признаками или признаками динамических систем (например, RQA или аналогичные методы).</li><li>Знакомство с телеметрией аппаратного обеспечения / дата-центров или аналитикой парков оборудования.</li><li>Опыт работы в небольших командах вместе с учеными/математиками; умение превращать исследовательскую обратную связь в production-код.</li></ul><h3>Обязанности</h3><ul><li>Построение временной модели: разработка и обучение физически-информированной модели последовательностей (например, LSTM или аналогичной временной архитектуры) для прогнозирования деградации и состояния, включая физически обоснованный член потерь наряду с членом потерь, основанным на данных.</li><li>Разработка слоя слияния: определение того, как физически обоснованные признаки стресса, динамические/математические признаки и другие сигналы объединяются во входные данные модели и обоснованную оценку состояния, заменяя текущее простое ручное задание весов.</li><li>Калибровка физически-информированных компонентов: параметры прокси-показателей стресса в настоящее время являются инженерными априорными допущениями. Вы поможете разработать и реализовать стратегии калибровки на основе доступных целевых меток.</li><li>Укрепление конвейера признаков: конвейер написан на Python/Pandas и работает с выровненными по времени данными телеметрии с нескольких сенсоров; вы будете расширять и поддерживать его (аудит признаков, инженерия меток, контроль качества данных) по мере необходимости для моделирования.</li><li>Написание понятной аналитической документации и защита модельных решений перед техническими стейкхолдерами и клиентами.</li></ul><h3>Мы предлагаем</h3><ul><li>Проекты для США и ЕС на основе передовых технологий.</li><li>Конкурентоспособную компенсацию, основанную на навыках и опыте.</li><li>Регулярную оценку эффективности для поддержки вашего роста.</li><li>Гибкость в выборе рабочего места: удаленно или в одном из наших офисов разработки.</li><li>Комплексное медицинское страхование, включая стоматологию и массаж.</li><li>Персонализированную программу обучения, адаптированную под ваши интересы и развитие навыков.</li><li>Программу возмещения расходов на спорт для офлайн- и онлайн-активностей.</li><li>Бонусы за рекомендации новых сотрудников.</li><li>Бонусы за написание статей, публичные выступления и другие активности.</li><li>20 дней отпуска, 10 национальных праздников и 5 дней больничного.</li><li>Политику отпуска по беременности и родам и дополнительные выходные для семьи.</li><li>Бесплатные технические вебинары и митапы, организованные Svitla.</li><li>Подарки к приветствию и юбилеям, подарки для детей и многое другое.</li><li>Регулярные корпоративные мероприятия и митапы.</li><li>Отличная команда, дружелюбное и поддерживающее сообщество!</li></ul><h3>Почему стоит присоединиться к Svitla</h3><p>Svitla Systems — это глобальная цифровая компания со штаб-квартирой в США, работающая в Америке, Европе, Азии и Азиатско-Тихоокеанском регионе. С 2003 года мы обслуживаем широкий круг клиентов — от инновационных стартапов до компаний из списка Fortune 500. Наш успех строится на партнерстве. Интегрируясь в команды клиентов, мы создаем долгосрочные коллаборации, которые приносят реальные результаты. Мы являемся активными сторонниками гибкости рабочего места, удаленной культуры и индивидуального подхода к профессиональному и личностному росту.</p><p>Наша глобальная миссия — построить бизнес, который способствует благополучию наших партнеров, сотрудников и их семей, улучшает наши сообщества и вносит долгосрочные изменения в мир. Вместе мы пишем код для более светлого будущего — и живем им.</p><p><b>Присоединяйтесь к нам!</b></p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/svitla-systems-inc/vacancies/368853/#reply-btn-id">Відгукнутись на вакансію</a> </div>