Инженер по данным (автономные системы)

# Присоединяйтесь к нам в EIT

В Институте технологий Эллисона (EIT) наша миссия — преобразовывать научные открытия в реальное воздействие на мир. Мы объединяем дальновидных учёных, технологов, инженеров, исследователей, педагогов и новаторов, чтобы решать величайшие вызовы человечества в четырёх трансформационных областях:

— Здоровье, медицинская наука и генеративная биология

— Продовольственная безопасность и устойчивое сельское хозяйство

— Изменение климата и управление CO₂

— Искусственный интеллект и робототехника

Это амбициозная работа — работа, требующая любознательности, смелости и неустанного стремления изменить мир к лучшему. В EIT вы станете частью сообщества, основанного на превосходстве, инновациях, упорстве, доверии и сотрудничестве, где смелые идеи превращаются в реальные прорывы. Вместе мы расширяем границы, принимаем сложность и создаём решения, позволяющие масштабировать идеи от лаборатории до общества. Узнайте больше на www.eit.org.

Команда научных вычислений и данных строит вычислительную, дата-инфраструктуру и инструменты, лежащие в основе науки EIT. Мы управляем облачной и GPU-инфраструктурой, на которой обучаются модели, дата-инфраструктурой, которую используют приборы, роботы и исследователи, а также дата-продуктами и общими моделями данных, позволяющими одной команде строить результаты на базе другой. Мы предоставляем практический опыт в платформенной инженерии, инженерии данных и управлении данными, а также создаём общие инструменты для каждой лаборатории, чтобы ускорить их эксперименты в области редактирования генов, химии аккумуляторов, биологии растений и других.

В EIT мы ищем опытного инженера данных для присоединения к нашей команде научных вычислений и данных. Наши инженеры данных в области автономных систем работают в рамках более широкого проекта AutoLabs. Здесь EIT автоматизирует цикл научного открытия: проектирование экспериментов, их выполнение, анализ и обучение, которое возвращается к следующему эксперименту и самой лаборатории. Платформа данных AutoLabs захватывает, хранит и обслуживает высокочастотные мультимодальные данные. Она охватывает стек телеметрии от периферии до облака (MQTT, Kafka, медиапотоки, такие как HLS), потоковые API и растущий набор аппаратных интеграций на нескольких площадках, включая робототехнические системы, сенсорные установки и лабораторные приборы.

Наши лаборатории производят необработанные данные для быстро растущего набора моделей: моделей зрения-языка-действия, моделей оркестровки и мониторинга, а также моделей мира, которые изучают динамику лаборатории для симуляции экспериментов до их проведения.

В качестве инженера данных вы будете работать непосредственно с исследователями в области ИИ, инженерами-программистами, инженерами-робототехниками и учёными, чтобы построить слой данных, который делает возможной нашу автономную работу. Вы будете способствовать культуре инженерии, которая ценит надёжный дизайн систем, тестирование и глубокое сотрудничество, но при этом допускает гибкость для быстрого прототипирования и адаптации к меняющимся условиям.

— Создание высокопроизводительного, с низкой задержкой приёма данных для живого видео, телеметрии сенсоров, состояния суставов робота и сигналов управления приборами с интеграцией валидации на периферии до передачи данных в облако.

— Работа по всему стеку от периферийных устройств и MQTT-брокеров до тем Kafka, облачного хранилища и API, обслуживающих учёных и ML-конвейеры.

— Преобразование потоков состояния робота, выходных данных приборов и видео в структурированные транзакции базы данных: какой манипулятор что сделал с каким образцом, когда и что получилось.

— Построение графа знаний поверх этого, связывающего входные данные с результатами, чтобы любой факт можно было проследить до видеосегмента и показаний сенсоров, лежащих в его основе.

— Подготовка выходных данных к использованию в моделях: форматы, выборка, маркировка и происхождение, необходимые для обучения и оценки, работая напрямую с исследователями, которые их используют.

Что делает вас отличным кандидатом. Никто не соответствует всем требованиям — если вы не уверены в своей квалификации, мы всё равно рекомендуем вам подать заявку.

— У вас есть сильный опыт программирования на Python, и вы цените качество кода, надёжность и производительность, адаптируясь к меняющейся индустрии.

— Вы мыслите системно и отвечаете за них от начала до конца — от вывода устройства до API — и предпочитаете долгосрочную инженерную работу, а не одноразовые скрипты.

— Опыт работы с потоковой передачей данных в реальном времени — Kafka или Pub/Sub (или эквивалент), а также понимание проблем, связанных с захватом данных с высокой частотой и низкой задержкой.

— Вы рассматриваете воспроизводимость, контроль версий, проектирование схем и происхождение данных как ключевые элементы, делающие хорошую науку возможной.

— Вы ясный и уважительный коммуникатор, способный сотрудничать с учёными, робототехниками и исследователями.

— Опыт работы в автоматизированных лабораториях или в средах наук о жизни — API приборов, лабораторные протоколы и требования учёных к качеству данных.

— Опыт построения дата-конвейеров для физических систем: робототехника (например, MQTT), автономные транспортные средства, лабораторные или клинические приборы, промышленное управление или аналогичные среды.

— Опыт работы с системами знаний, сущностей, поиска или лент, где сложной задачей была корректность при непрерывном обновлении.

— Опыт обработки потоков с сохранением состояния (Flink, Kafka Streams, Beam или аналогичные): время событий, водяные знаки, гарантии «ровно один раз».

— Опыт создания API для приёма и потребления данных с использованием FastAPI, gRPC или GraphQL.

— Опыт работы с графовыми хранилищами и разрешением или курированием сущностей в масштабе, где важны решения о том, что сохранять, объединять или удалять.

— Опыт тесной работы с разработкой моделей, например, курирование обучающих или оценочных данных, или построение дата-систем, питающих модели. Вам не обязательно быть инженером машинного обучения, но вы должны понимать, что делает набор данных хорошим.

Мы предлагаем следующие преимущества:

— Зарплата в зависимости от опыта + компенсация за поездки + бонус

— Расширенный отпуск. Наш ежегодный отпуск составляет 25 дней плюс 8 государственных праздников и дополнительно 3 дня между Рождеством и Новым годом. Также у вас будет возможность приобрести дополнительно 5 дней ежегодного отпуска в январе и июле.

— Пенсионные отчисления — взнос работодателя 7,5%, минимальный взнос сотрудника 5%

— Страхование жизни.

— Защита дохода.

— Частная медицинская страховка по умолчанию для вас, вашего партнёра и любых иждивенцев. Включая план выплат при госпитализации.

— Скидки для сотрудников.

— Программа электромобилей.

— Программа вычета зарплаты на детский сад.

— Программа «Велосипед на работу».

— Планирование семьи.

— Поддержка нейроразнообразия, включая консультации и оценки.

— Коучинг и терапевтические услуги.

— 2 дня в неделю в офисе в Оксфорде, 1 день в неделю по выбору сотрудника в офисе в Оксфорде или Лондоне, 2 дня в неделю работа из любой точки Великобритании.

— Вы должны иметь право на постоянную работу в Великобритании с готовностью к необходимым командировкам. В некоторых случаях мы можем рассмотреть спонсорство, которое будет оцениваться индивидуально.