Royaume-Uni
Experian
Ellison Institute of Technology
Ingénieur Données (Systèmes Autonomes)
À distanceRoyaume-Uni
Oxford, England, United Kingdom
Python
Traduction automatique. Consultez l’original.
Votre Rôle
Rejoignez-nous chez EIT :
Chez Ellison Institute of Technology (EIT), notre mission est de traduire les découvertes scientifiques en impacts concrets. Nous réunissons des scientifiques visionnaires, des technologues, des ingénieurs, des chercheurs, des éducateurs et des innovateurs pour relever les plus grands défis de l'humanité dans quatre domaines transformateurs :
- Santé, Sciences Médicales et Biologie Générative
- Sécurité Alimentaire et Agriculture Durable
- Changement Climatique et Gestion du CO₂
- Intelligence Artificielle et Robotique
C'est un travail ambitieux, qui exige curiosité, courage et une volonté inébranlable de faire la différence. Chez EIT, vous rejoindrez une communauté fondée sur l'excellence, l'innovation, la ténacité, la confiance et la collaboration, où les idées audacieuses deviennent des avancées concrètes. Ensemble, nous repoussons les limites, embrassons la complexité et créons des solutions pour passer à l'échelle des idées du laboratoire à la société. En savoir plus sur eit.org.
Chez EIT, nous recherchons un Ingénieur Données expérimenté pour rejoindre notre équipe Calcul Scientifique et Données. Nos Ingénieurs Données en Systèmes Autonomes travaillent au sein d'un projet plus large, AutoLabs. C'est là qu'EIT automatise la boucle de découverte scientifique : conception expérimentale, exécution, analyse et apprentissage qui alimentent la prochaine expérience et le laboratoire lui-même. La plateforme de données AutoLabs capture, stocke et sert des données multimodales à haute fréquence. Elle couvre une pile de télémétrie edge-to-cloud (MQTT, Kafka, flux multimédias tels que HLS), des flux de données en temps réel (APIs), et un ensemble croissant d'intégrations matérielles sur plusieurs sites, y compris des systèmes robotiques, des bancs de capteurs et des instruments de laboratoire.
Nos laboratoires produisent des données brutes pour un ensemble de modèles en croissance rapide : modèles vision-langage-action, modèles d'orchestration et de surveillance, et modèles du monde qui apprennent la dynamique d'un laboratoire pour simuler des expériences avant leur exécution.
L'équipe Calcul Scientifique et Données
L'équipe Calcul Scientifique et Données construit la fondation de calcul, de données et d'outillage derrière la science d'EIT. Nous gérons l'infrastructure cloud et GPU sur laquelle les modèles s'entraînent, l'infrastructure de données utilisée par les instruments, les robots et les chercheurs, ainsi que les produits de données et les modèles de données partagés qui permettent aux résultats d'une équipe d'être exploités par la suivante. Nous fournissons une expertise pratique en ingénierie de plateforme, en ingénierie de données et en gestion de données, et créons des outils communs pour chaque laboratoire afin d'accélérer leurs expériences dans des domaines tels que l'édition génétique, la chimie des batteries, la biologie végétale, et plus encore.
En tant qu'Ingénieur Données, vous travaillerez directement aux côtés de chercheurs en IA, d'ingénieurs logiciels, d'ingénieurs en robotique et de scientifiques spécialisés pour construire la couche de données qui rend nos opérations autonomes possibles. Vous contribuerez à une culture d'ingénierie qui valorise la conception de systèmes robustes, les tests et une collaboration approfondie, tout en permettant la flexibilité pour le prototypage rapide et la réactivité face à un paysage en évolution.
Au quotidien, vous pourriez
- Construire une ingestion à haut débit et faible latence pour la vidéo en direct, la télémétrie des capteurs, l'état des articulations des robots et les signaux de contrôle des instruments, en intégrant la validation en périphérie avant que les données n'atteignent le cloud.
- Travailler sur la pile edge-to-cloud, des appareils périphériques et des brokers MQTT aux sujets Kafka, en passant par le stockage cloud et les APIs qui servent les scientifiques et les pipelines ML.
- Transformer les flux d'état des robots, les sorties d'instruments et la vidéo en transactions de base de données structurées : quel bras a fait quoi à quel échantillon, quand, et quel a été le résultat.
- Construire le graphe de connaissances par-dessus, reliant les entrées aux résultats, de sorte qu'un fait puisse toujours être retracé jusqu'au segment vidéo et aux lectures de capteurs qui le sous-tendent.
- Rendre la sortie prête pour les modèles : les formats, l'échantillonnage, l'étiquetage et la provenance dont l'entraînement et l'évaluation ont besoin, en travaillant directement avec les chercheurs qui les consomment.
Ce qui fait de vous un excellent candidat
Personne ne coche toutes les cases - si vous n'êtes pas sûr d'être qualifié, nous vous encourageons quand même à postuler.
- Vous avez une solide expérience en programmation avec Python, et vous appréciez la qualité du code, la fiabilité et la performance tout en vous adaptant à une industrie en évolution.
- Vous pensez en systèmes et les gérez de bout en bout - de la sortie de l'appareil aux APIs - et vous privilégiez l'ingénierie à long terme plutôt que les scripts ponctuels.
- Expérience avec le streaming de données en temps réel - Kafka ou Pub/Sub (ou équivalent), et les défis liés à la capture de données à haute fréquence et faible latence.
- Vous considérez la reproductibilité, le contrôle de version, la conception de schémas et la lignée comme les éléments qui rendent possible une bonne science.
- Un communicateur clair et respectueux, capable de collaborer avec des scientifiques, des roboticiens et des chercheurs.
Vous devez avoir le droit de travailler de manière permanente au Royaume-Uni et être disposé à voyager si nécessaire. Dans certains cas, nous pouvons envisager un parrainage, qui sera évalué au cas par cas.
Ce serait un plus si vous aviez également
- Environnements de laboratoire automatisés ou de sciences de la vie - APIs d'instruments, protocoles de laboratoire, et ce que les scientifiques attendent de la qualité des données.
- Pipelines de données pour systèmes physiques : robotique (par ex. MQTT), véhicules autonomes, instruments de laboratoire ou cliniques, contrôle industriel, ou environnements similaires.
- Systèmes de connaissance, d'entités, de recherche ou de flux où la correction sous mise à jour continue était la partie difficile.
- Traitement de flux d'état (Flink, Kafka Streams, Beam ou similaire) : temps d'événement, watermarks, exactly-once.
- APIs pour l'ingestion et la consommation de données avec FastAPI, gRPC ou GraphQL.
- Bases de données graphes et résolution ou curation d'entités à grande échelle, où les décisions intéressantes portent sur ce qu'il faut garder, fusionner ou supprimer.
- Expérience de travail étroite avec le développement de modèles, comme la curation de données d'entraînement ou d'évaluation, ou la construction des systèmes de données qui alimentent les modèles. Vous n'avez pas besoin d'être un ingénieur en machine learning, mais vous devriez savoir ce qui rend un jeu de données de qualité.
Nous offrons les avantages suivants
- Salaire selon expérience + indemnité de transport + bonus
- Congés améliorés. Notre allocation annuelle de congés est de 25 jours plus 8 jours fériés et 3 jours supplémentaires entre Noël et le Nouvel An. Vous aurez également la possibilité d'acheter 5 jours de congés annuels supplémentaires en janvier et juillet.
- Retraite - Contribution de l'employeur 7.5%, contribution minimale de l'employé 5%
- Assurance décès.
- Protection contre la perte de revenus
- Assurance médicale privée en standard pour vous, votre partenaire et vos dépendants. Incluant un plan hospitalier.
- Réductions employés
- Programme de voiture électrique
- Programme de sacrifice de salaire pour la crèche
- Programme Vélo-Travail
- Planification familiale
- Soutien à la neurodiversité, y compris conseils et évaluations
- Services de coaching et de thérapie
Travailler ensemble – Ce que cela implique
2 jours par semaine au bureau d'Oxford, 1 jour par semaine au bureau d'Oxford ou de Londres au choix de l'employé, 2 jours par semaine en télétravail depuis n'importe quel endroit du Royaume-Uni.
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