Data Scientist / Badacz ds. AI i analizy danych

Required skills: Python, Deep Learning, Digital Twins, PyTorch, IIoT, Machine Learning, Data Science W EXSO na co dzień realizujemy projekty dla klientów z sektora przemysłowego, wdrażając innowacyjne rozwiązania B2B wspierające ich procesy biznesowe i produkcyjne. Równolegle rozwijamy projekty dotacyjne i to właśnie do jednego z nich poszukujemy eksperta na stanowisko Data Scientist. Głównym wyzwaniem będzie projektowanie zaawansowanych modeli predykcyjnych oraz prowadzenie eksperymentów badawczych na wymagających danych. Konkretne zadania na tym stanowisku to: Projektowanie architektur głębokich sieci neuronowych dedykowanych detekcji anomalii oraz predykcji ciągłych procesów termodynamicznych Budowa Cyfrowych Bliźniaków (Digital Twins) poprzez łączenie fizycznych praw termodynamiki z uczeniem maszynowym Prowadzenie eksperymentów badawczych weryfikujących skuteczność predykcji w warunkach silnie zaszumionych danych Weryfikacja skuteczności modeli w warunkach rzeczywistych - nadzór nad ich stabilnością na podstawie danych napływających na żywo podczas testów Optymalizacja hiperparametrów oraz dostrajanie modeli na podstawie pętli sprzężenia zwrotnego uzyskanego od użytkowników zintegrowanego systemu wsparcia decyzji Utrzymanie jakości predykcji - stała weryfikacja i dbanie o osiąganie zakładanych wskaźników skuteczności Szukamy osoby, która ma: Wykształcenie magisterskie (II stopnia) z obszaru nauk ścisłych lub technicznych, np. informatyka, data science, matematyka stosowana, fizyka, automatyka i robotyka lub pokrewne Minimum 5 lat doświadczenia zawodowego (komercyjnego lub w projektach B+R) na stanowisku data scientist, machine learning engineer, badacz AI lub pokrewnym Udokumentowane portfolio B+R: rola głównego wykonawcy lub eksperta wiodącego w co najmniej jednym zaawansowanym projekcie z obszaru architektur predykcyjnych dla przemysłu lub modelowania procesów fizycznych/termodynamicznych. Znajomość Deep Learning w zakresie analizy wielowymiarowych szeregów czasowych (LSTM/GRU, Transformer) oraz detekcji rzadkich anomalii (np. Autoenkodery) Modelowanie hybrydowe w praktyce: umiejętność łączenia modeli bazujących na prawach fizyki z uczeniem maszynowym oraz tworzenia koncepcji Cyfrowego Bliźniaka (Digital Twin). Biegły Python & ekosystem ML: bardzo dobra znajomość Pythona oraz bibliotek i frameworków PyTorch, TensorFlow, Keras, Scikit-learn, Pandas i NumPy. Przetwarzanie danych sensorycznych: doświadczenie w pracy z "brudnymi", zaszumionymi strumieniami danych telemetrycznych z czujników i systemów automatyki przemysłowej. Praktyka MLOps: znajomość narzędzi do wersjonowania modeli, zarządzania ich cyklem życia oraz rejestracji eksperymentów badawczych Dodatkowym atutem będzie: Stopień naukowy doktora (PhD) w obszarze sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego lub modelowania matematycznego Dorobek naukowy (publikacje, wystąpienia na konferencjach) dotyczący zastosowań AI w przemyśle lub modelowaniu fizycznym Znajomość protokołów transmisji danych stosowanych w automatyce przemysłowej (np. OPC UA, MQTT) Doświadczenie w optymalizacji wydajnościowej modeli oraz ich wdrażaniu na brzeg sieci (Edge AI) Oferujemy: Realny wpływ na produkt B+R - pracę bezpośrednio u producenta oprogramowania Dużą samodzielność oraz możliwość proponowania własnych rozwiązań Pracę w doświadczonym, kameralnym zespole, bez korporacyjnej atmosfery Elastyczny i hybrydowy model pracy: połączenie pracy z biura we Wrocławiu z pracą zdalną oraz elastycznymi godzinami pracy Cykliczne szkolenia z obszarów powiązanych z Twoim stanowiskiem Pakiet benefitów: prywatna opieka medyczna, karta MultiSport oraz ubezpieczenie grupowe Cykliczne spotkania integracyjne i wyjazdy zespołowe Możliwość współtworzenia firmowych inicjatyw