Daten-/ML-Ingenieur, Fusionsdaten

Fusionality baut den Mess-, Simulations- und Steuerungsstapel für die Fusionsenergiereaktoren der Zukunft.
Unsere aus dem Schweizer Plasmazentrum der EPFL hervorgegangene und von Top-Investoren unterstützte Technologie ermöglicht einen zuverlässigen Betrieb, Echtzeitüberwachung und Analyse von Hochtemperaturplasmen in Fusionsgeräten. Wir werden von erstklassigen Experten an der Schnittstelle von Fusionsphysik, fortschrittlicher Steuerung und KI (ehemals Google DeepMind, EPFL) gegründet. Wir stellen in Lausanne ein Gründungsingenieurteam zusammen, um unsere Kerntechnologieplattform aufzubauen.
Wir suchen einen Data / Machine Learning Engineer zur Verstärkung unseres Teams. Dieser Job ist für Sie, wenn Sie große, unübersichtliche, heterogene experimentelle Daten in saubere, gekennzeichnete und vertrauenswürdige Datensätze umwandeln möchten. Sie haben dies mit wissenschaftlichen oder industriellen Sensordaten getan. Vertrautheit mit der Fusion ist von Vorteil, aber keine zwingende Voraussetzung.
Verantwortlichkeiten

• Erstellen, pflegen und betreiben Sie Pipelines, die experimentelle Fusionsdaten in hochwertige, konsistente, dokumentierte und versionierte Datensätze umwandeln.

• Entwickeln Sie eine ML-gestützte Kennzeichnung und Ereigniserkennung (z. B. Störungen, MHD-Aktivität, Diagnosefehler) unter Verwendung schwacher Überwachung, aktivem Lernen und Anomalieerkennung.

• Eigene Datenqualität und -bereitstellung: Herkunft, Kalibrierungsmetadaten, automatisierte Validierung. Verwalten und erleichtern Sie den Zugriff für den Rest des Teams.

• Arbeiten Sie mit Physikern zusammen, um die Datensätze und Etiketten zu validieren.

• Arbeiten Sie mit unseren Informatikern und Steuerungsingenieuren zusammen, die auf diesen Datensätzen Modelle und Steuerungen erstellen, und mit Kunden, um deren Daten zu verstehen und zu integrieren.

Anforderungen

• Praktische Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines für große wissenschaftliche oder industrielle Zeitreihen-Datenformate (z. B. HDF5, Parquet, Zarr).

• Kenntnisse im Entwerfen, Abfragen und Optimieren von SQL- und NoSQL-Datenbanksystemen sowie Vertrautheit mit Zeitreihendatenbanken wie TimescaleDB und InfluxDB.

• Erfahrung in der Anwendung von ML-Techniken auf Zeitreihen in Python (PyTorch oder JAX): Sequenzmodelle, Anomalie- und Ereigniserkennung, halb- oder schwach überwachte Kennzeichnung.

• Solide Software-Entwicklungsgewohnheiten: Tests, Reproduzierbarkeit und Datenversionierung sind für Sie selbstverständlich.

• Nachweis unabhängiger Arbeit auf höchstem Niveau: eine Doktorarbeit und/oder ein veröffentlichter Code, der von anderen verwendet wird, oder ein Industrieprojekt, dessen Eigentümer Sie waren. Sie sollten vom ersten Tag an damit vertraut sein, Datenarchitekturen eigenständig zu entwerfen.

• Folgendes ist von Vorteil, aber nicht unbedingt erforderlich:

• Human-in-the-Loop-Etikettierungstools und Arbeitsabläufe.

• Pipeline-Orchestrierung (z. B. Dagster, Airflow, Prefect) und Datenversionierung (z. B. DVC, LakeFS).

• Daten aus großen physikalischen Experimenten: Fusion, Beschleuniger, Astronomie oder Exposition gegenüber Fusionsdatensystemen (MDSplus, IMAS).

Was wir bieten

• Spielen Sie eine Schlüsselrolle in einem dynamischen, schnell wachsenden Startup und gestalten Sie die technischen Lösungen und Produkte von Grund auf.

• Entwickeln Sie Spitzentechnologie zur Überwachung und Steuerung von Plasmen in echten Fusionsgeräten und arbeiten Sie Seite an Seite mit führenden Plasma- und Steuerungsexperten.

• Hervorragende Arbeitsbedingungen, gelegen in Lausanne, Schweiz, einer Stadt und einem Land, das für seine hohe Lebensqualität bekannt ist.

• Wettbewerbsfähiges Gehalt und anteilsmäßige Vergütung, abgestimmt auf die Dienstaltersstufe, sowie Zusatzleistungen einschließlich Einwanderungshilfe.

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Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.ch/jobs/companies/fusionality/data-ml-engineer-fusion-data-lausanne-479954)