Młodszy Inżynier Badań (Techniki Serii Czasowych)

Jesteś badaczem lub inżynierem zainteresowanym zastosowaniem swojej wiedzy o technikach czasu rzeczywistego do problemów związanych z dużą skalą systemów rozproszonych w chmurze? Szukamy osób, które z pasją podchodzą do wyzwań na styku badań akademickich i zastosowań przemysłowych w takich dziedzinach jak magazynowanie danych, kompresja, analizy, prognozowanie, przewidywanie i wykrywanie anomalii.

Laboratorium Niezawodności Chmury w Centrum Badawczym Huawei w Irlandii ma na celu zapewnienie najwyższej jakości niezawodności chmury Huawei poprzez rozwiązanie problemów wielofunkcyjnych obejmujących sprzęt, oprogramowanie, sieci, monitorowanie i operacje. Mamy zespoły dedykowane dla każdego z tych obszarów, w tym weteranów branży, badaczy akademickich oraz stażystów doktorantów. W swojej roli będziesz współpracować z lokalnymi zespołami w Irlandii, centrami badawczymi w całej Europie i zespołami inżynierskimi na całym świecie.

Odpowiedzialności:

• Samodzielne realizowanie projektów i strumieni prac w zespole. Przykładem takiego projektu może być zwiększenie efektywności magazynowania danych na dysku systemu TSDB z trylionami serii czasowych.

• Badanie głębokich wyzwań technicznych i wymyślanie rozwiązań. Przykładem takiego problemu może być diagnozowanie wycieku pamięci w silniku zapytań o serie czasowe.

• Utrzymanie na bieżąco z najnowszymi badaniami nad systemami czasu rzeczywistego i poszerzanie osobistej wiedzy na temat algorytmów, metod uczenia maszynowego oraz narzędzi i technik przemysłowych.

• Publikowanie istotnych wyników w odpowiednich konferencjach i czasopismach lub zgłaszanie patentów, jeśli to właściwe.

Wymagania:

• Doktorat lub magisterium z informatyki lub podobnej dziedziny

• Doświadczenie w stosowaniu specjalistycznych technik czasu rzeczywistego w magazynowaniu danych, kompresji lub analizach do problemów rzeczywistego świata.

• Doświadczenie w programowaniu w Pythonie i znajomość ekosystemu Pythona do serii czasowych

• Doświadczenie w jednym z następujących języków programowania: Rust, Go lub C++

• Silne podstawowe zrozumienie co najmniej jednego z następujących tematów: sieci neuronowe (LSTM, CNN, itp.), prognozowanie (ARIMA, wygładzanie wykładnicze, itp.), wykrywanie anomalii (MERLIN, profil macierzowy, itp.), wnioskowanie przyczynowe (przyczynowość Grangera, modelowanie strukturalne, metody bayesowskie itp.)

• Opcjonalnie: praktyczne doświadczenie z AWS, Azure, GCP lub innymi systemami chmurowymi

Oświadczenie o prywatności

Przed przesłaniem swoich danych osobowych do Huawei, proszę przeczytać i zrozumieć naszą Zachodnią Europejską Politykę Prywatności w Rekrutacji, upewniając się, że w pełni rozumiesz, jak przetwarzamy i zarządzamy twoimi danymi osobowymi.

http://career.huawei.com/reccampportal/portal/hrd/weu_rec_all.html