Ingeniero de ML - Energía

En Kpler, nos dedicamos a ayudar a nuestros clientes a navegar en mercados complejos con facilidad. Al simplificar la información comercial global y proporcionar conocimientos valiosos, empoderamos a las organizaciones para que tomen decisiones informadas en los sectores de productos básicos, energía y marítimo.

Desde nuestra fundación en 2014, nos hemos centrado en ofrecer inteligencia de primer nivel a través de plataformas fáciles de usar. Nuestro equipo de más de 850 expertos de 69 países trabaja incansablemente para transformar datos complejos en estrategias viables, garantizando que nuestros clientes se mantengan a la vanguardia en un panorama de mercado dinámico. Únase a nosotros para aprovechar la innovación de vanguardia para obtener resultados impactantes y experimentar un apoyo incomparable en su camino hacia el éxito.

Acerca del rol

Como ingeniero de aprendizaje automático en Kpler, desempeñará un papel clave en el desarrollo y la implementación de modelos predictivos que impulsan nuestras plataformas globales de inteligencia marítima, energética y de productos básicos. Al trabajar en estrecha colaboración con científicos de datos, ingenieros de datos y equipos de productos, cerrará la brecha entre la experimentación del aprendizaje automático y la entrega de software de nivel de producción. Su trabajo transformará directamente flujos de datos complejos en conocimientos prácticos en tiempo real que ayudarán a las empresas comerciales, líderes industriales y analistas líderes a nivel mundial a tomar decisiones críticas.

Responsabilidades clave

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Diseñe e implemente canalizaciones de aprendizaje automático: diseñe, cree y mantenga microservicios y flujos de trabajo de aprendizaje automático de nivel de producción para la previsión del mercado energético y el modelado de redes eléctricas.

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Unir la investigación y la ingeniería: transición de prototipos estadísticos y de aprendizaje automático desde la experimentación inicial a aplicaciones Python escalables y listas para producción.

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Administre sistemas de datos de eventos y series temporales: diseñe y optimice esquemas de bases de datos en PostgreSQL para manejar datos de series temporales de alto rendimiento, flujos de eventos y rutinas de normalización.

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Implemente prácticas sólidas de MLOps: establezca estándares automatizados de capacitación de modelos, pruebas retrospectivas, evaluación, ajuste y control de versiones de características/modelos en todas las implementaciones.

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Impulse la calidad de la ingeniería de datos: cree canales de ingesta y transformación limpios, garantizando una alta integridad, validación y acceso de baja latencia en todos los modelos analíticos.

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Promocione la excelencia del software: escriba código Python modular y bien probado, participando activamente en revisiones de código de pares, automatización de CI/CD y procesos de entrega ágiles.

Experiencia y antecedentes

Lo que necesitarás (imprescindibles)

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Fundamentos de ingeniería de software: aproximadamente de dos a cinco años de experiencia como ingeniero de software centrado en datos.

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Dominio de Python: experiencia significativa trabajando con bases de código Python de gran producción, en lugar de trabajar exclusivamente en cuadernos.

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Conocimiento del dominio: comprensión profunda de los fundamentos de la red eléctrica, incluidos los mercados de generación, transmisión y electricidad.

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Ingeniería de datos y bases de datos: experiencia en ingeniería de datos, incluido el trabajo con PostgreSQL o bases de datos similares, diseño de bases de datos, normalización de datos y gestión de series temporales y datos de eventos.

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Rigor de investigación de DS y ML: experiencia comprobada en ciencia de datos e investigación de aprendizaje automático, que abarca estadísticas, pruebas de hipótesis, entrenamiento de modelos, evaluación, pruebas retrospectivas, ajuste y selección de modelos.

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MLOps y control de versiones: experiencia práctica en ingeniería de aprendizaje automático, incluido específicamente el control de versiones de modelos y funciones.

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Prácticas de ingeniería y comunicación: confianza al trabajar con Git, revisiones de código y metodologías ágiles, respaldadas por un sólido inglés hablado y escrito.

Agradable tener

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Plataformas en la nube: experiencia en la implementación de cargas de trabajo de aprendizaje automático en AWS o GCP utilizando Docker y Kubernetes.

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Orquestación del flujo de trabajo: familiaridad con herramientas de orquestación como Apache Airflow, Kubeflow o MLflow.

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Tecnologías de transmisión: exposición a arquitecturas de transmisión en tiempo real (por ejemplo, Apache Kafka).

Somos una empresa dinámica dedicada a fomentar conexiones e innovar soluciones para enfrentar los desafíos del mercado de frente. Si le gusta la satisfacción del cliente y convertir sus ideas en realidad, entonces ha encontrado su destino ideal. ¿Estás listo para embarcarte en este emocionante viaje con nosotros?

Hacemos que las cosas sucedan

Actuamos con decisión y propósito, yendo más allá.

Construimos juntos

Fomentamos relaciones y desarrollamos soluciones creativas para abordar los desafíos del mercado.

Estamos aquí para ayudar

Somos accesibles y apoyamos a colegas y clientes con un enfoque amigable.

Nuestra gente se compromete

¿No cumples con todos los requisitos? Las investigaciones muestran que las mujeres y las personas de color tienen menos probabilidades que otras de postularse si sienten que no cumplen con el 100% de los requisitos laborales. No permita que la brecha de confianza se interponga en su camino, ¡nos encantaría saber de usted! Entendemos que la experiencia se presenta en muchas formas diferentes y estamos dedicados a agregar nuevas perspectivas al equipo.

Kpler se compromete a proporcionar un entorno de trabajo justo, inclusivo y diverso. Creemos que diferentes perspectivas conducen a mejores ideas, y mejores ideas nos permiten comprender mejor las necesidades e intereses de nuestra diversa comunidad global. Damos la bienvenida a personas de diferentes orígenes, experiencias, habilidades y perspectivas y somos un empleador que ofrece igualdad de oportunidades.

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Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/kpler/ml-engineer-power-paris-215115)