Applied Mathematician, Applied Linear Algebra (GB)

Signaloid révolutionne l'informatique avec notre plateforme informatique de suivi de l'incertitude de pointe. Notre système exploite des calculs déterministes sur des distributions de probabilité en processeur, garantissant des gains de vitesse significatifs et des coûts réduits par rapport aux méthodes traditionnelles de Monte Carlo. Disponible à la fois comme moteur basé sur le cloud et comme solution sur site, notre plateforme favorise l'efficacité dans les applications de quantification de l'incertitude dans la finance, l'ingénierie et plus encore.

En tant que mathématicien appliqué spécialisé en algèbre linéaire appliquée, vous collaborerez étroitement avec le fondateur et les équipes d'ingénierie de Signaloid. Ce rôle de recherche appliquée exige une expertise dans le développement d'algorithmes utilisant les capacités de calcul déterministe de notre plateforme sur des distributions de probabilité de dimension finie.

Responsabilités clés au cours de votre première année :

• Développer de nouvelles variantes d'algorithmes linéaires classiques adaptés aux capacités de notre plateforme.
• Créer des méthodes innovantes pour l'algèbre linéaire numérique aléatoire exploitant les forces de notre plateforme.
• Implémenter des versions robustes en C/C++ de vos algorithmes, en assurant des tests approfondis, une documentation et un empaquetage pour une diffusion publique.
• Incorporer les retours des équipes d'ingénierie, garantissant des résultats robustes et efficaces.
• Étendre les limites analytiques existantes et développer de nouvelles preuves associées aux mathématiques de notre plateforme.
• Explorer divers domaines d'application, comme l'apprentissage machine et les équations différentielles stochastiques, en utilisant les algorithmes de notre plateforme.
• Communiquer régulièrement vos résultats via une documentation interne, des communications avec les parties prenantes, et des publications de recherche publiques.

Opportunités de croissance :

• Contribuer à orienter la direction des applications d'algèbre linéaire appliquée sur notre plateforme.
• Coopérer avec des chercheurs et des organisations de R&D avancées utilisant notre plateforme.
• Étendre votre rôle basé sur les compétences démontrées dans d'autres domaines.

Compétences et expériences minimales requises :

• Master ou Ph.D. en mathématiques appliquées ou dans une discipline connexe.
• Solide expérience en algèbre linéaire appliquée ou numérique.
• Recherches et publications prouvées en mathématiques appliquées, sciences ou ingénierie.
• Capacités analytiques exceptionnelles avec une rapide compréhension de nouveaux sujets.
• Expérience en programmation en C/C++.
• Grande capacité à communiquer des idées complexes de manière claire aux non-mathématiciens.
• Honnêteté, empathie et compétences en communication efficaces.

Compétences et expériences additionnelles souhaitées :

• Connaissances en probabilité, théorie de la mesure, statistiques, et estimation bayésienne.
• Connaissance des équations différentielles stochastiques.
• Compréhension de l'incertitude dans les mesures et les systèmes d'ingénierie.
• Familiarité avec Python.

Toutes les positions nécessitent une courte lettre de motivation ou un extrait de code fonctionnant sur la plateforme Signaloid. La lettre de motivation ou l'extrait de code sert à évaluer les compétences en communication, essentielles dans notre environnement de travail à distance.

Étapes de recrutement :

• Premier appel Zoom de 15 minutes avec le CEO/CTO pour ceux qui passent la sélection de la lettre de motivation.
• Un projet de codage utilisant le niveau gratuit de la plateforme Signaloid Cloud Developer, avec une fenêtre de réalisation d'une à deux semaines.
• Entretiens avec les membres de l'équipe principale discutant du projet de codage (jusqu'à six