Specjalista ds. analizy danych (Rozwiązania)

O Phaidra Phaidra kształtuje przyszłość automatyzacji przemysłowej. Świat dzisiejszy jest pełen niezmieniającej się, monolitycznej infrastruktury. Fabryki, elektrownie, budynki itp. działają tak, jak działały od dziesięcioleci - ponieważ ich programowanie jest na stałe zapisane w kodzie. Tysiące linii przepisów i heurystyk określa, jak te maszyny ze sobą współdziałają. Efektem tego jest to, że obiekty są 'zatrzymane w czasie', niezdolne do dostosowania się do otoczenia, podczas gdy ich wydajność stopniowo maleje. Phaidra rozwija sterowane przez AI systemy kontroli dla sektora przemysłowego, pozwalając obiektom przemysłowym na samodzielne uczenie się i doskonalenie się z biegiem czasu. Konkretnie: - Używamy algorytmów uczenia wzmacniającego, aby dostarczyć tę inteligencję, transformując surowe dane z czujników na najwyżej wartościowe działania i decyzje. - Skupiamy się na zastosowaniach przemysłowych, które zwykle są dobrze wyposażone w czujniki i mają mierzalne wskaźniki KPI - idealne dla uczenia wzmacniającego. - Pozwalamy ekspertom z danej dziedziny (naszym użytkownikom) na dostosowywanie systemów kontroli AI (tzn. agentów) bez potrzeby umiejętności programowania. Oni określają, co chcieliby, aby robili ich agenci AI, a my to dla nich realizujemy. Nasz zespół ma doświadczenie w stosowaniu AI do rozwiązania niektórych z najtrudniejszych problemów. Od osiągnięcia nieosiągalnej wydajności z AlphaGo DeepMind, do redukcji zużycia energii w centrach danych Google o 40%, znamy na wylot AI i wiemy, jak wprowadzić go do produkcji dla osiągnięcia ogromnego wpływu. Phaidra ma swoją siedzibę główną w USA, ale działa w 100% zdalnie; nie mamy fizycznego biura. Zatrudniamy pracowników na całym świecie dzięki pomocy naszego partnera, OysterHR. Nasz zespół jest rozproszony po USA, Kanadzie, Wielkiej Brytanii, Norwegii, Włoszech, Portugalii i Indiach. **Prosimy o aplikowanie tylko na jedno stanowisko. Jeśli będziesz lepiej pasować do innego stanowiska, nasz zespół przeniesie twoją aplikację. Kandydaci, którzy aplikują na wiele stanowisk, nie będą brani pod uwagę.**