Ingeniero de Investigación Junior (Técnicas de Series de Tiempo)

¿Eres un investigador o ingeniero interesado en aplicar tus conocimientos de técnicas de series temporales a problemas que involucran sistemas distribuidos a gran escala en la nube? Buscamos personas apasionadas por trabajar en problemas que se encuentran en la intersección de la investigación académica y la práctica industrial aplicada en áreas como almacenamiento, compresión, análisis, pronósticos, predicción y detección de anomalías.

El Laboratorio de Confiabilidad en la Nube del centro de investigación de Huawei en Irlanda tiene la misión de traer confiabilidad de clase mundial a Huawei Cloud resolviendo problemas multifuncionales que abarcan Hardware, Software, Redes, Monitoreo y Operaciones. Tenemos equipos trabajando en todas estas áreas con una mezcla diversa de personas, incluidos veteranos de la industria, investigadores académicos e internos doctorales. En tu rol, colaborarás con los equipos locales en Irlanda, centros de investigación en toda Europa y equipos de ingeniería en todo el mundo.

Responsabilidades:

• Ejecución independiente de proyectos y flujos de trabajo en el equipo. Un ejemplo de tal proyecto podría ser mejorar la eficiencia de almacenamiento en disco de un sistema TSDB con billones de series temporales.

• Investigación de problemas técnicos profundos y búsqueda de soluciones. Un ejemplo de tal problema podría ser diagnosticar una fuga de memoria en el motor de consulta de series temporales.

• Mantenerte al día con la última investigación sobre sistemas de series temporales y actualizar tus conocimientos personales sobre algoritmos, métodos de aprendizaje automático, herramientas industriales y técnicas.

• Publicar los hallazgos clave en conferencias y revistas relevantes o registrar patentes según corresponda.

Requisitos

• Doctorado o Maestría en Ciencias de la Computación o campo relacionado

• Experiencia aplicando técnicas especializadas de series temporales en almacenamiento, compresión o análisis a problemas del mundo real.

• Experiencia programando en Python y conocimiento sobre el ecosistema de series temporales de Python

• Experiencia en uno de los siguientes lenguajes de programación: Rust, Go o C++

• Sólidos conocimientos fundamentales en al menos uno de los siguientes temas: Redes neuronales (LSTM, CNN, etc.), Pronósticos (ARIMA, alisado exponencial, etc.), Detección de anomalías (MERLIN, perfil de matriz, etc.), Inferencia Causal (Causalidad Granger, modelado estructural, métodos bayesianos etc.)

• Opcional: Experiencia práctica trabajando con AWS, Azure, GCP u otros sistemas en la nube

Declaración de privacidad

Por favor, lea y entienda nuestro Aviso de Privacidad de Reclutamiento en Europa Occidental antes de enviar sus datos personales a Huawei para que comprenda plenamente cómo procesamos y manejamos sus datos personales recibidos.

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