Ingénieur de Recherche Junior (Techniques de Séries Temporelles)

Êtes-vous un chercheur ou un ingénieur intéressé à appliquer vos connaissances des techniques de séries temporelles à des problèmes impliquant de grands systèmes distribués dans le Cloud? Nous recherchons des personnes passionnées par le travail sur les problèmes qui se situent à l'intersection de la recherche académique et de la pratique industrielle appliquée dans des domaines tels que le stockage, la compression, l'analytique, la prévision, la prédiction et la détection d'anomalies.

Le Cloud Reliability Lab du centre de recherche Huawei Ireland a pour mission d'apporter une fiabilité de classe mondiale à Huawei Cloud en résolvant des problèmes transversaux qui couvrent le matériel, le logiciel, les réseaux, le suivi et les opérations. Nous avons des équipes travaillant dans tous ces domaines avec un mélange diversifié de personnes, comprenant des vétérans de l'industrie, des chercheurs universitaires et des stagiaires doctorants. Dans votre rôle, vous collaborerez avec les équipes locales en Irlande, les centres de recherche à travers l'Europe et les équipes d'ingénierie à travers le monde.

Responsabilités:

• Exécution indépendante de projets et de flux de travail au sein de l'équipe. Un exemple de tels projets pourrait être l'amélioration de l'efficacité de stockage sur disque d'un système TSDB avec des billions de séries temporelles.

• Investigation de problèmes techniques profonds et proposition de solutions. Un exemple de tel problème pourrait être le diagnostic d'une fuite de mémoire dans le moteur de requête de série temporelle.

• Suivi des dernières recherches sur les systèmes de séries temporelles et mise à jour de vos connaissances personnelles sur les algorithmes, les méthodes d'apprentissage machine, les outils et techniques industriels.

• Publication des principales découvertes dans les conférences et revues pertinentes ou dépôt de brevets si nécessaire.

Exigences

• Doctorat ou Master en informatique ou dans un domaine connexe

• Expérience dans l'application de techniques spécialisées de séries temporelles en matière de stockage, de compression ou d'analytique à des problèmes réels.

• Expérience de la programmation en Python et connaissance pratique de l'écosystème des séries temporelles en Python

• Expérience dans l'un des langages de programmation suivants : Rust, Go ou C++

• Solides connaissances de base dans au moins l'un des sujets suivants : réseaux neuronaux (LSTM, CNN, etc.), prévision (ARIMA, lissage exponentiel, etc.), détection d'anomalies (MERLIN, profil de matrice, etc.), inférence causale (causalité de Granger, modélisation structurale, méthodes bayésiennes etc.)

• Optionnel : Expérience pratique avec AWS, Azure, GCP ou d'autres systèmes cloud

Déclaration de confidentialité

Veuillez lire et comprendre notre Avis de Confidentialité du Recrutement pour l'Europe de l'Ouest avant de soumettre vos données personnelles à Huawei afin que vous compreniez pleinement comment nous traitons et gérons vos données personnelles reçues.

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