Старший Data Scientist

Что предстоит делать

<p><strong>Location:</strong> Remote<br><strong>Employment Type:</strong> Full-time<br><strong>Preferred:</strong> Time-zone overlap with India working hours</p><h3>О возможности</h3><p>Наш клиент — быстрорастущая технологическая компания, разрабатывающая передовые AI-решения для промышленной аналитики и операционной аналитики. По мере расширения основной команды AI Research & Development, мы ищем <strong>Senior Data Scientist</strong> с сильным исследовательским и прикладным опытом в одной или нескольких из следующих областей:</p><ul><li>Моделирование временных рядов для данных промышленных датчиков</li><li>Обучение с подкреплением и предиктивное принятие решений</li><li>Представление знаний, графовое обучение и мультимодальные AI-системы</li></ul><p>Эта роль предоставляет возможность работать над передовыми AI-исследованиями, одновременно обеспечивая реальное бизнес-воздействие через решения производственного уровня.</p><h3>Ключевые обязанности</h3><h3><em><strong>Моделирование временных рядов</strong></em></h3><ul><li>Разрабатывать и улучшать современные модели глубокого обучения для анализа временных рядов с использованием крупномасштабных наборов данных промышленных датчиков.</li><li>Проектировать конвейеры переобучения и адаптации для поддержания производительности моделей по мере изменения данных с течением времени.</li><li>Применять методы трансферного обучения и адаптации с низким количеством размеченных данных для поддержки новых типов оборудования и источников датчиков.</li><li>Повышать точность прогнозирования для нескольких категорий активов.</li></ul><h3><em>Обучение с подкреплением и предиктивная аналитика</em></h3><ul><li>Проектировать фреймворки обучения с подкреплением, которые генерируют действенные операционные рекомендации.</li><li>Разрабатывать оптимизационные подходы, балансирующие множество бизнес- и операционных ограничений.</li><li>Внедрять методы обучения на основе предпочтений, используя экспертные оценки и подтвержденные операционные результаты.</li><li>Сотрудничать с командами по продукту и разработке для интеграции предиктивных рекомендаций в производственные среды.</li></ul><h3><em>Представление знаний и мультимодальный AI</em></h3><ul><li>Расширять и улучшать графы знаний предметной области, представляющие промышленные активы, режимы отказов и рекомендуемые действия.</li><li>Применять методы графового обучения для улучшения рассуждений и передачи знаний между типами оборудования.</li><li>Интегрировать структурированные и неструктурированные источники данных, включая техническую документацию, инженерные схемы, записи операторов и разговорные данные.</li><li>Выявлять закономерности и инсайты, улучшающие обобщение моделей в различных отраслях и сегментах клиентов.</li></ul><h3><em>Исследования и сотрудничество</em></h3><ul><li>Транслировать передовые исследования в масштабируемые, готовые к производству решения.</li><li>Наставлять младших data scientist и способствовать росту исследовательской организации.</li><li>Сотрудничать с кросс-функциональными командами для внедрения AI-инноваций в продукты, ориентированные на клиента.</li><li>Определять, отслеживать и улучшать метрики качества для прогностических и предиктивных AI-систем.</li><li>Вносить вклад в патенты, публикации и инициативы с открытым исходным кодом, где это уместно.</li></ul><h3>Требуемая квалификация</h3><h3>Образование</h3><ul><li>Предпочтительно PhD или степень магистра в области Computer Science, Statistics, Applied Mathematics, Electrical Engineering или смежной области.</li><li>Исключительные кандидаты с эквивалентным опытом работы в отрасли также будут рассмотрены.</li></ul><h3>Технический опыт</h3><ul><li>5+ лет практического опыта в машинном обучении с глубокими знаниями как минимум в одной из следующих областей:<br><ul><li>Моделирование временных рядов</li><li>Обучение с подкреплением</li><li>Графовое машинное обучение и представление знаний</li></ul></li><li>Отличные навыки программирования на Python.</li><li>Опыт работы с современными фреймворками глубокого обучения (предпочтительно PyTorch).</li><li>Практические знания методологий обучения с подкреплением и производственных RL-фреймворков.</li><li>Опыт работы с графами знаний, графовыми нейронными сетями, эмбеддингами или смежными технологиями.</li><li>Знакомство с retrieval-augmented системами, векторными базами данных и обработкой неструктурированных данных.</li><li>Опыт работы с облачными платформами и управляемыми сервисами машинного обучения.</li><li>Хорошие практики программной инженерии, включая контроль версий, тестирование и воспроизводимые эксперименты.</li></ul><h3>Мягкие навыки</h3><ul><li>Сильное продуктовое мышление со способностью переносить исследования в производство.</li><li>Отличные коммуникативные навыки и умение работать как с техническими, так и с нетехническими заинтересованными сторонами.</li><li>Комфортная работа в быстро меняющейся среде с меняющимися приоритетами.</li><li>Опыт сотрудничества с распределенными и международными командами.</li></ul><h3>Будет плюсом</h3><ul><li>Опыт в области предиктивного обслуживания, мониторинга состояния, промышленного AI или вибрационного анализа.</li><li>Знание физически-информированного машинного обучения или методов каузального вывода.</li><li>Публикации в ведущих ML-конференциях или журналах.</li><li>Опыт работы с агентными AI-системами, оценкой LLM или продвинутыми генеративными AI-приложениями.</li></ul><h3>Что предлагает наш клиент</h3><ul><li>Возможность работать над сложными AI-исследовательскими задачами с прямым бизнес-воздействием.</li><li>Совместная среда, сочетающая исследовательское превосходство с доставкой продукта.</li><li>Культура с приоритетом удаленной работы и глобально распределенной командой.</li><li>Доступ к крупномасштабным промышленным наборам данных и реальным AI-приложениям.</li><li>Конкурентоспособный компенсационный пакет и долгосрочные возможности для роста.<br><br></li></ul><p>С нетерпением ждем вашего ответа!</p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/hiretop/vacancies/361096/#reply-btn-id">Відгукнутись на вакансію</a> </div>