Científico de datos de alta parcial

Buscamos un científico de datos con experiencia para desarrollar análisis avanzados para nuestra plataforma de mantenimiento predictivo y monitoreo de descargas parciales.

Optics11 es una empresa de tecnología profunda que desarrolla tecnologías avanzadas de detección de fibra óptica para entornos y aplicaciones desafiantes en energía y seguridad submarina. Nuestros sistemas permiten detección y monitoreo de alto rendimiento a través de fotónica avanzada, procesamiento de señales e inteligencia basada en datos.

Estamos ampliando nuestro equipo de I+D sobre descargas parciales con un científico de datos motivado para traducir complejos desafíos comerciales y de ingeniería en soluciones escalables basadas en datos que permitan soluciones de monitoreo de emisiones acústicas de próxima generación mediante el procesamiento de señales de sensores para detectar, localizar y cuantificar tempranamente descargas parciales en infraestructura energética.

Trabajará en estrecha colaboración con equipos multifuncionales (integrados, software y hardware) para diseñar, desarrollar e implementar algoritmos avanzados que predicen fallas en la infraestructura energética.

La experiencia previa en descargas parciales, emisiones acústicas o procesamiento de señales eléctricas es una ventaja, pero no un factor decisivo. Valoramos un fuerte pensamiento analítico, la curiosidad y la voluntad de aprender nuevos dominios.

Responsabilidades clave:

• Diseñar, desarrollar, validar y mantener algoritmos para el análisis de datos de sensores, monitoreo de descargas parciales y análisis predictivos.

• Traducir requisitos comerciales y de ingeniería complejos en algoritmos sólidos y listos para producción.

• Analizar sensores a gran escala, series temporales y conjuntos de datos operativos para identificar patrones significativos y mejorar el rendimiento de la plataforma de monitoreo.

• Desarrollar canales de procesamiento de señales, ingeniería de características, modelado estadístico y aprendizaje automático.

• Colaborar con ingenieros de software y plataformas para integrar algoritmos en la plataforma de monitoreo de la nube y los entornos de borde.

• Supervisar el rendimiento de los algoritmos implementados y contribuir al mantenimiento, el reentrenamiento y la mejora continua del modelo.

¿Por qué unirse a nosotros?

• Únase a una de las empresas de tecnología profunda más prometedoras de Europa.

• Dar forma al futuro de una organización de I+D multidisciplinaria en rápido crecimiento.

• Paquete de salarios y beneficios competitivos.

• Disfrute de actividades regulares del equipo y eventos de la empresa.

• Se proporcionan almuerzos frescos para el equipo 3 veces por semana.

Requisitos:

• Fuerte experiencia profesional con Python y bibliotecas científicas y de ciencia de datos de uso común (por ejemplo, pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn).

• Base sólida en análisis estadístico, desarrollo de algoritmos, aprendizaje automático y modelado de datos.

• Experiencia práctica en el análisis de señales de sensores y datos de series temporales.

• Sólido conocimiento de técnicas de procesamiento de señales como filtrado, eliminación de ruido, análisis espectral, transformadas de Fourier o wavelet y reducción de dimensionalidad.

• Experiencia desarrollando, validando e implementando modelos de aprendizaje automático en entornos de producción o de nube.

• Capacidad para conectar patrones en datos con procesos físicos y comportamiento del sistema en el mundo real.

• Experiencia con al menos un marco de aprendizaje profundo, como PyTorch, TensorFlow o JAX.

• Capacidad para escribir código Python claro, modular, probado y mantenible.

• Experiencia contribuyendo a proyectos de aprendizaje automático o ciencia de datos de extremo a extremo, desde la formulación de problemas y la experimentación hasta la implementación y el monitoreo.

Calificaciones:

• Tiene al menos 3 años de experiencia profesional en ciencia de datos con enfoque en análisis de datos de sensores.

• La familiaridad con los sistemas en tiempo real, la computación de vanguardia o las soluciones de mantenimiento predictivo es una ventaja.

• Maestría en Ciencias. o doctorado. Licenciatura en una disciplina relevante en ciencias o ingeniería.

• Fuertes habilidades analíticas y de resolución de problemas.

• Sólido conocimiento de las matemáticas y la física, con capacidad de aplicar la teoría a problemas reales de ingeniería.

• Una mentalidad pragmática y práctica y voluntad de trabajar con datos imperfectos del mundo real.

• Tienes fuertes habilidades de comunicación verbal y escrita en inglés (el holandés es una ventaja).

• Capacidad para trabajar de forma independiente, asumir la responsabilidad y colaborar eficazmente en todas las disciplinas.

Es bueno tener:

• Experiencia con datos de monitoreo de condiciones, acústicos, de vibración, eléctricos u otros datos de descargas parciales.

• Experiencia en mantenimiento predictivo, detección de anomalías, diagnóstico de fallas o estimación de vida útil restante.

• Conocimiento de bases de datos de series temporales y de propósito general como QuestDB, MongoDB o PostgreSQL.

• Experiencia en seguimiento de experimentos, control de versiones de conjuntos de datos o modelos y flujos de trabajo de aprendizaje automático reproducibles.

• Experiencia con computación GPU, CUDA, optimización de modelos o implementación perimetral en tiempo real.

• Familiaridad con las prácticas de MLOps, pruebas automatizadas, CI/CD y monitoreo de modelos de producción.

Seguridad y cumplimiento:
Trabajará con clientes en los sectores de defensa y seguridad; es obligatorio obtener un Certificado de no objeción emitido por el AIVD (Servicio General de Inteligencia y Seguridad de Holanda). Esto significa que deberá pasar un control de seguridad. Para obtener más información, consulte los detalles sobre el control de seguridad.
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Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.nl/jobs/companies/optics11/partial-discharge-data-scientist-amsterdam-32702)