Emploi
De la source partenaire
Scientifique des données sur les décharges partielles
Prix sur demande
Détails
- Type de contrat
- Temps plein
- À distance
- Non
- Entreprise
- Optics11
Description
Traduit automatiquement depuis English. Le texte original fait foi. Traduction automatique — une traduction plus précise est en préparation.
Nous recherchons un Data Scientist expérimenté pour développer des analyses avancées pour notre plateforme de surveillance des décharges partielles et de maintenance prédictive.
Optics11 est une entreprise de haute technologie qui développe des technologies avancées de détection par fibre optique pour les environnements et applications difficiles en matière de sécurité énergétique et sous-marine. Nos systèmes permettent une détection et une surveillance hautes performances grâce à une photonique avancée, un traitement du signal et une intelligence basée sur les données.
Nous élargissons notre équipe R&D sur les décharges partielles avec un Data Scientist motivé pour traduire des défis commerciaux et techniques complexes en solutions évolutives et basées sur les données qui permettent des solutions de surveillance des émissions acoustiques de nouvelle génération en traitant les signaux des capteurs pour détecter, localiser et quantifier précocement les décharges partielles dans les infrastructures énergétiques.
Vous travaillerez en étroite collaboration avec des équipes interfonctionnelles (intégrées, logicielles et matérielles) pour concevoir, développer et déployer des algorithmes avancés qui prédisent les pannes des infrastructures énergétiques.
Une expérience antérieure dans les domaines des décharges partielles, des émissions acoustiques ou du traitement des signaux électriques est un avantage, mais pas un facteur décisif. Nous valorisons une forte pensée analytique, la curiosité et la volonté d’apprendre de nouveaux domaines.
Responsabilités clés :
• Concevoir, développer, valider et maintenir des algorithmes pour l'analyse des données des capteurs, la surveillance des décharges partielles et l'analyse prédictive.
• Traduire les exigences commerciales et techniques complexes en algorithmes robustes et prêts pour la production.
• Analyser des ensembles de données de capteurs, de séries chronologiques et opérationnelles à grande échelle pour identifier des modèles significatifs et améliorer les performances de la plateforme de surveillance.
• Développer des pipelines de traitement du signal, d'ingénierie des fonctionnalités, de modélisation statistique et d'apprentissage automatique.
• Collaborer avec les ingénieurs logiciels et plates-formes pour intégrer des algorithmes dans la plate-forme de surveillance cloud et les environnements périphériques.
• Surveiller les performances des algorithmes déployés et contribuer à la maintenance, au recyclage et à l'amélioration continue des modèles.
Pourquoi nous rejoindre ?
• Rejoignez l'une des scale-ups de technologie profonde les plus prometteuses d'Europe.
• Façonner l'avenir d'une organisation de R&D multidisciplinaire en croissance rapide.
• Salaire et avantages sociaux compétitifs.
• Profitez d'activités d'équipe régulières et d'événements d'entreprise.
• Déjeuners d'équipe frais fournis 3 fois/semaine.
Exigences :
• Solide expérience professionnelle avec Python et les bibliothèques scientifiques et de science des données couramment utilisées (par exemple, pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn).
• Base solide en analyse statistique, développement d'algorithmes, apprentissage automatique et modélisation de données.
• Expérience pratique dans l'analyse des signaux de capteurs et des données de séries chronologiques.
• Solide compréhension des techniques de traitement du signal telles que le filtrage, le débruitage, l'analyse spectrale, les transformées de Fourier ou d'ondelettes et la réduction de dimensionnalité.
• Expérience dans le développement, la validation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans des environnements de production ou cloud.
• Capacité à relier les modèles de données aux processus physiques et au comportement réel du système.
• Expérience avec au moins un framework d'apprentissage en profondeur, tel que PyTorch, TensorFlow ou JAX.
• Capacité à écrire du code Python clair, modulaire, testé et maintenable.
• Expérience de contribution à des projets de science des données ou de ML de bout en bout, de la définition des problèmes et de l'expérimentation au déploiement et à la surveillance.
Qualités :
• Vous disposez d'au moins 3 ans d'expérience professionnelle en science des données avec une spécialisation dans l'analyse des données de capteurs.
• Une connaissance des systèmes temps réel, de l'informatique de pointe ou des solutions de maintenance prédictive est un plus.
• M. Sc. . ou un doctorat. diplôme dans une discipline pertinente en sciences ou en ingénierie.
• Solides compétences analytiques et de résolution de problèmes.
• Solide compréhension des mathématiques et de la physique, avec la capacité d'appliquer la théorie à des problèmes d'ingénierie réels.
• Un état d'esprit pragmatique et pratique et une volonté de travailler avec des données imparfaites du monde réel.
• Vous possédez de solides compétences en communication verbale et écrite en anglais (le néerlandais est un avantage).
• Capacité à travailler de manière indépendante, à s'approprier et à collaborer efficacement entre les disciplines.
Agréable à avoir :
• Expérience avec les données de décharge partielle, acoustiques, vibratoires, électriques ou autres données de surveillance de l'état.
• Expérience en maintenance prédictive, détection d'anomalies, diagnostic de pannes ou estimation de la durée de vie utile restante.
• Connaissance des bases de données de séries chronologiques et à usage général telles que QuestDB, MongoDB ou PostgreSQL.
• Expérience du suivi des expériences, de la gestion des versions d'ensembles de données ou de modèles et des flux de travail ML reproductibles.
• Expérience avec le calcul GPU, CUDA, l'optimisation de modèles ou le déploiement Edge en temps réel.
• Familiarité avec les pratiques MLOps, les tests automatisés, le CI/CD et la surveillance des modèles de production.
Sécurité et conformité :
Vous travaillerez avec des clients des secteurs de la défense et de la sécurité, l'obtention d'un certificat de non-objection délivré par l'AIVD (Service général néerlandais de renseignement et de sécurité) est obligatoire. Cela signifie que vous devrez vous soumettre à un contrôle de sécurité. Pour plus d’informations, veuillez vous référer aux détails sur le contrôle de sécurité.
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Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.nl/jobs/companies/optics11/partial-discharge-data-scientist-amsterdam-32702)
Optics11 est une entreprise de haute technologie qui développe des technologies avancées de détection par fibre optique pour les environnements et applications difficiles en matière de sécurité énergétique et sous-marine. Nos systèmes permettent une détection et une surveillance hautes performances grâce à une photonique avancée, un traitement du signal et une intelligence basée sur les données.
Nous élargissons notre équipe R&D sur les décharges partielles avec un Data Scientist motivé pour traduire des défis commerciaux et techniques complexes en solutions évolutives et basées sur les données qui permettent des solutions de surveillance des émissions acoustiques de nouvelle génération en traitant les signaux des capteurs pour détecter, localiser et quantifier précocement les décharges partielles dans les infrastructures énergétiques.
Vous travaillerez en étroite collaboration avec des équipes interfonctionnelles (intégrées, logicielles et matérielles) pour concevoir, développer et déployer des algorithmes avancés qui prédisent les pannes des infrastructures énergétiques.
Une expérience antérieure dans les domaines des décharges partielles, des émissions acoustiques ou du traitement des signaux électriques est un avantage, mais pas un facteur décisif. Nous valorisons une forte pensée analytique, la curiosité et la volonté d’apprendre de nouveaux domaines.
Responsabilités clés :
• Concevoir, développer, valider et maintenir des algorithmes pour l'analyse des données des capteurs, la surveillance des décharges partielles et l'analyse prédictive.
• Traduire les exigences commerciales et techniques complexes en algorithmes robustes et prêts pour la production.
• Analyser des ensembles de données de capteurs, de séries chronologiques et opérationnelles à grande échelle pour identifier des modèles significatifs et améliorer les performances de la plateforme de surveillance.
• Développer des pipelines de traitement du signal, d'ingénierie des fonctionnalités, de modélisation statistique et d'apprentissage automatique.
• Collaborer avec les ingénieurs logiciels et plates-formes pour intégrer des algorithmes dans la plate-forme de surveillance cloud et les environnements périphériques.
• Surveiller les performances des algorithmes déployés et contribuer à la maintenance, au recyclage et à l'amélioration continue des modèles.
Pourquoi nous rejoindre ?
• Rejoignez l'une des scale-ups de technologie profonde les plus prometteuses d'Europe.
• Façonner l'avenir d'une organisation de R&D multidisciplinaire en croissance rapide.
• Salaire et avantages sociaux compétitifs.
• Profitez d'activités d'équipe régulières et d'événements d'entreprise.
• Déjeuners d'équipe frais fournis 3 fois/semaine.
Exigences :
• Solide expérience professionnelle avec Python et les bibliothèques scientifiques et de science des données couramment utilisées (par exemple, pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn).
• Base solide en analyse statistique, développement d'algorithmes, apprentissage automatique et modélisation de données.
• Expérience pratique dans l'analyse des signaux de capteurs et des données de séries chronologiques.
• Solide compréhension des techniques de traitement du signal telles que le filtrage, le débruitage, l'analyse spectrale, les transformées de Fourier ou d'ondelettes et la réduction de dimensionnalité.
• Expérience dans le développement, la validation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans des environnements de production ou cloud.
• Capacité à relier les modèles de données aux processus physiques et au comportement réel du système.
• Expérience avec au moins un framework d'apprentissage en profondeur, tel que PyTorch, TensorFlow ou JAX.
• Capacité à écrire du code Python clair, modulaire, testé et maintenable.
• Expérience de contribution à des projets de science des données ou de ML de bout en bout, de la définition des problèmes et de l'expérimentation au déploiement et à la surveillance.
Qualités :
• Vous disposez d'au moins 3 ans d'expérience professionnelle en science des données avec une spécialisation dans l'analyse des données de capteurs.
• Une connaissance des systèmes temps réel, de l'informatique de pointe ou des solutions de maintenance prédictive est un plus.
• M. Sc. . ou un doctorat. diplôme dans une discipline pertinente en sciences ou en ingénierie.
• Solides compétences analytiques et de résolution de problèmes.
• Solide compréhension des mathématiques et de la physique, avec la capacité d'appliquer la théorie à des problèmes d'ingénierie réels.
• Un état d'esprit pragmatique et pratique et une volonté de travailler avec des données imparfaites du monde réel.
• Vous possédez de solides compétences en communication verbale et écrite en anglais (le néerlandais est un avantage).
• Capacité à travailler de manière indépendante, à s'approprier et à collaborer efficacement entre les disciplines.
Agréable à avoir :
• Expérience avec les données de décharge partielle, acoustiques, vibratoires, électriques ou autres données de surveillance de l'état.
• Expérience en maintenance prédictive, détection d'anomalies, diagnostic de pannes ou estimation de la durée de vie utile restante.
• Connaissance des bases de données de séries chronologiques et à usage général telles que QuestDB, MongoDB ou PostgreSQL.
• Expérience du suivi des expériences, de la gestion des versions d'ensembles de données ou de modèles et des flux de travail ML reproductibles.
• Expérience avec le calcul GPU, CUDA, l'optimisation de modèles ou le déploiement Edge en temps réel.
• Familiarité avec les pratiques MLOps, les tests automatisés, le CI/CD et la surveillance des modèles de production.
Sécurité et conformité :
Vous travaillerez avec des clients des secteurs de la défense et de la sécurité, l'obtention d'un certificat de non-objection délivré par l'AIVD (Service général néerlandais de renseignement et de sécurité) est obligatoire. Cela signifie que vous devrez vous soumettre à un contrôle de sécurité. Pour plus d’informations, veuillez vous référer aux détails sur le contrôle de sécurité.
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Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.nl/jobs/companies/optics11/partial-discharge-data-scientist-amsterdam-32702)
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Source: Optics11
Emplacement
Amsterdam, Pays-Bas
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