Reino Unido
Experian
Ellison Institute of Technology
Engenheiro(a) de Dados (Sistemas Autônomos)
RemotoReino Unido
Oxford, England, United Kingdom
Python
Tradução automática. Consulte o original.
Seu Papel
Junte-se a nós no EIT:
No Ellison Institute of Technology (EIT), temos a missão de traduzir descobertas científicas em impacto no mundo real. Reunimos cientistas visionários, tecnólogos, engenheiros, pesquisadores, educadores e inovadores para enfrentar os maiores desafios da humanidade em quatro áreas transformadoras:
- Saúde, Ciência Médica e Biologia Generativa
- Segurança Alimentar e Agricultura Sustentável
- Mudanças Climáticas e Gerenciamento de CO₂
- Inteligência Artificial e Robótica
Este é um trabalho ambicioso - um trabalho que exige curiosidade, coragem e um impulso implacável para fazer a diferença. No EIT, você se juntará a uma comunidade construída sobre excelência, inovação, tenacidade, confiança e colaboração, onde ideias ousadas se tornam avanços no mundo real. Juntos, ultrapassamos limites, abraçamos a complexidade e criamos soluções para escalar ideias do laboratório para a sociedade. Explore mais em eit.org.
No EIT, estamos buscando um(a) Engenheiro(a) de Dados experiente para se juntar à nossa equipe de Computação Científica e Dados. Nossos Engenheiros de Dados em Sistemas Autônomos trabalham dentro de um projeto mais amplo, o AutoLabs. É aqui que o EIT automatiza o ciclo de descoberta científica: design experimental, execução, análise e o aprendizado que retroalimenta o próximo experimento e o próprio laboratório. A plataforma de dados AutoLabs captura, armazena e serve dados multimodais de alta frequência. Ela abrange uma pilha de telemetria de ponta a nuvem (MQTT, Kafka, fluxos de mídia como HLS), APIs em streaming e um conjunto crescente de integrações de hardware em vários locais, incluindo sistemas robóticos, plataformas de sensores e instrumentos de laboratório.
Nossos laboratórios produzem dados brutos para um conjunto de modelos em rápido crescimento: modelos de visão-linguagem-ação, modelos de orquestração e monitoramento, e modelos de mundo que aprendem a dinâmica de um laboratório para simular experimentos antes que sejam executados.
Equipe de Computação Científica e Dados
A equipe de Computação Científica e Dados constrói a base de computação, dados e ferramentas por trás da ciência do EIT. Gerenciamos a infraestrutura de nuvem e GPU em que os modelos são treinados, a infraestrutura de dados que instrumentos, robôs e pesquisadores usam, e os produtos de dados e modelos de dados compartilhados que permitem que os resultados de uma equipe sejam construídos pela próxima. Fornecemos expertise prática em engenharia de plataforma, engenharia de dados e gerenciamento de dados, e criamos ferramentas comuns para que cada laboratório acelere seus experimentos em edição de genes, química de baterias, biologia vegetal e muito mais.
Como Engenheiro(a) de Dados, você trabalhará diretamente ao lado de pesquisadores de IA, engenheiros de software, engenheiros de robótica e cientistas de domínio para construir a camada de dados que torna nossas operações autônomas possíveis. Você contribuirá para uma cultura de engenharia que valoriza design de sistema robusto, testes e colaboração profunda, mas permite flexibilidade para prototipagem rápida e capacidade de resposta a cenários em evolução.
No dia a dia, você poderá
- Construir ingestão de alta vazão e baixa latência para vídeo ao vivo, telemetria de sensores, estado de juntas de robôs e sinais de controle de instrumentos, integrando validação na borda antes que os dados cheguem à nuvem.
- Trabalhar em toda a pilha de ponta a nuvem, desde dispositivos de ponta e brokers MQTT até tópicos Kafka, armazenamento em nuvem e as APIs que atendem cientistas e pipelines de ML.
- Transformar fluxos de estado de robô, saída de instrumentos e vídeo em transações de banco de dados estruturadas: qual braço fez o quê com qual amostra, quando, e o que saiu.
- Construir o grafo de conhecimento sobre isso, ligando entradas a resultados, de modo que um fato possa sempre ser rastreado até o segmento de vídeo e as leituras de sensores por trás dele.
- Tornar a saída pronta para modelos: os formatos, amostragem, rotulagem e proveniência que o treinamento e a avaliação precisam, trabalhando diretamente com os pesquisadores que a consomem.
O que te torna um(a) ótimo(a) candidato(a)
Ninguém preenche todas as caixas - se você não tem certeza se está qualificado(a), nós ainda o(a) encorajamos a se candidatar.
- Você tem forte experiência em programação em Python, e valoriza qualidade de código, confiabilidade e desempenho, ao mesmo tempo em que se adapta a uma indústria em evolução.
- Você pensa em sistemas e os gerencia de ponta a ponta - da saída do dispositivo às APIs - e adota engenharia de longo prazo em vez de scripts únicos.
- Experiência com streaming de dados em tempo real - Kafka ou Pub/Sub (ou equivalente), e os desafios que vêm com captura de dados de alta frequência e baixa latência.
- Você trata reprodutibilidade, controle de versão, design de esquema e linhagem como as coisas que tornam a boa ciência possível.
- Um(a) comunicador(a) claro(a) e respeitoso(a) que pode colaborar com cientistas, roboticistas e pesquisadores.
Você deve ter o direito de trabalhar permanentemente no Reino Unido, com disposição para viajar conforme necessário. Em certos casos, podemos considerar patrocínio, e isso será avaliado caso a caso.
Seria ótimo se você também tivesse
- Ambientes de laboratório automatizados ou de ciências da vida - APIs de instrumentos, protocolos de laboratório e o que os cientistas esperam da qualidade dos dados.
- Pipelines de dados para sistemas físicos: robótica (por exemplo, MQTT), veículos autônomos, instrumentos de laboratório ou clínicos, controle industrial ou ambientes semelhantes.
- Sistemas de conhecimento, entidade, busca ou feed onde a correção sob atualização contínua era a parte difícil.
- Processamento de fluxo com estado (Flink, Kafka Streams, Beam ou similar): tempo de evento, marcadores d'água, exatamente uma vez.
- APIs para ingestão e consumo de dados com FastAPI, gRPC ou GraphQL.
- Armazenamentos de grafos e resolução ou curadoria de entidades em escala, onde as decisões interessantes são sobre o que manter, mesclar ou descartar.
- Experiência trabalhando próximo ao desenvolvimento de modelos, como curadoria de dados de treinamento ou avaliação, ou construção dos sistemas de dados que alimentam os modelos. Você não precisa ser um engenheiro de machine learning, mas deve saber o que torna um conjunto de dados bom.
Oferecemos os seguintes benefícios
- Salário dependente da experiência + auxílio transporte + bônus
- Férias aprimoradas. Nossa licença anual é de 25 dias mais 8 feriados e 3 dias adicionais entre o Natal e o Ano Novo. Você também terá a oportunidade de comprar 5 dias adicionais de férias anuais em janeiro e julho.
- Previdência - Contribuição do empregador 7.5%, contribuição mínima do empregado 5%
- Seguro de Vida.
- Proteção de Renda
- Seguro Médico Privado como padrão para você, seu parceiro(a) e quaisquer dependentes. Incluindo Plano de Caixa Hospitalar
- Descontos para funcionários
- Esquema de carro elétrico
- Esquema de Sacrifício de Salário para Creche
- Esquema de Bicicleta para o Trabalho
- Planejamento Familiar
- Suporte à Neurodiversidade, incluindo aconselhamento e avaliações
- Serviços de Coaching e Terapia
Trabalhando Juntos – O que Envolve
2 dias por semana no escritório de Oxford, 1 dia por semana no escritório de Oxford ou Londres à escolha do funcionário, 2 dias por semana de trabalho de qualquer local do Reino Unido.
Mais oportunidades com um só perfil
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