Veri/ML mühendisi, füzyon verileri

Füzyon, geleceğin füzyon enerji reaktörleri için ölçüm, simülasyon ve kontrol yığınını inşa ediyor.
EPFL'nin İsviçre Plazma Merkezi'nden geliştirilen ve önde gelen yatırımcılar tarafından desteklenen teknolojimiz, füzyon cihazlarındaki yüksek sıcaklıktaki plazmaların güvenilir çalışmasını, gerçek zamanlı izlenmesini ve analizini sağlar. Füzyon fiziği, gelişmiş kontrol ve yapay zekanın (eski Google DeepMind, EPFL) kesiştiği noktada birinci sınıf uzmanlar tarafından kurulduk. Temel teknoloji platformumuzu oluşturmak için Lozan'da kurucu bir mühendislik ekibi kuruyoruz.
Ekibimize katılacak Veri / Makine Öğrenimi Mühendisi arıyoruz. Büyük, dağınık, heterojen deneysel verileri temiz, etiketli, güvenilir veri kümelerine dönüştürmeyi seviyorsanız bu iş tam size göre. Bunu bilimsel veya endüstriyel sensör verileriyle yaptınız. Füzyona aşina olmak bir artıdır ancak kesin bir gereklilik değildir.
Sorumluluklar

• Deneysel füzyon verilerini yüksek kaliteli, tutarlı, belgelenmiş, sürümlendirilmiş veri kümelerine getiren işlem hatları oluşturun, bakımını yapın ve çalıştırın.

• Zayıf denetim, aktif öğrenme ve anormallik tespitini kullanarak ML destekli etiketleme ve olay tespitini (örn. kesintiler, MHD etkinliği, teşhis hataları) geliştirin.

• Kendi veri kalitesi ve tedariği: kaynak, kalibrasyon meta verileri, otomatik doğrulama. Ekibin geri kalanının erişimini yönetin ve kolaylaştırın.

• Veri kümelerini ve etiketleri doğrulayan fizikçilerle çalışın.

• Verilerini anlamak ve entegre etmek için bu veri kümeleri üzerinde modeller ve denetleyiciler oluşturan hesaplamalı bilim adamlarımız ve kontrol mühendislerimizle ve müşterilerle birlikte çalışın.

Gereksinimler

• Büyük bilimsel veya endüstriyel zaman serisi veri formatları (örn. HDF5, Parke, Zarr) için veri hatları oluşturma konusunda uygulamalı deneyim.

• SQL ve noSQL veritabanı sistemlerini tasarlama, sorgulama ve optimize etme yeterliliği ve TimescaleDB, InfluxDB gibi Time Series veritabanlarına aşinalık.

• Python'da (PyTorch veya JAX) ML tekniklerini zaman serilerine uygulama deneyimi: dizi modelleri, anormallik ve olay tespiti, yarı veya zayıf denetimli etiketleme.

• Sağlam yazılım mühendisliği alışkanlıkları: test etme, tekrarlanabilirlik, veri versiyonlama sizin için ikinci doğanızdır.

• En üst düzeyde bağımsız çalışma kanıtı: başkaları tarafından kullanılan bir doktora tezi ve/veya yayınlanmış kod veya sahip olduğunuz bir endüstri projesi. İlk günden itibaren veri mimarilerini bağımsız olarak tasarlama konusunda rahat olmalısınız.

• Aşağıdakiler bir avantajdır ancak kesinlikle gerekli değildir:

• Döngüdeki insan etiketleme araçları ve iş akışları.

• Pipeline Orchestration (örn. Dagster, Airflow, Prefect) ve veri versiyonlama (örn. DVC, lakeFS).

• Büyük fizik deneylerinden elde edilen veriler: füzyon, hızlandırıcılar, astronomi veya füzyon veri sistemlerine (MDSplus, IMAS) maruz kalma.

Ne sunuyoruz

• Dinamik, hızlı büyüyen bir girişimde teknik çözümleri ve ürünleri sıfırdan şekillendirerek önemli bir rol oynayın.

• Önde gelen plazma ve kontrol uzmanlarıyla yan yana çalışarak plazmaları gerçek füzyon cihazlarında izlemek ve kontrol etmek için en son teknolojiyi oluşturun.

• Yüksek yaşam kalitesiyle tanınan bir şehir ve ülke olan İsviçre'nin Lozan kentinde mükemmel çalışma koşulları.

• Kıdem düzeyine uygun rekabetçi maaş ve eşitlik tazminatı ve göçmenlik yardımı da dahil olmak üzere sosyal yardımlar.

Arbeitnow'da İsviçre'de İş Bulun

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