Jr ML Data Scientist

Место работы: Удаленно

Кто мы: Regrow Ag Inc. — это передовая климатическая технологическая компания, стремящаяся изменить климат в лучшую сторону, трансформируя сельскохозяйственную отрасль. Мы используем научные инновации и передовые технологии для поддержки устойчивых сельскохозяйственных практик, приносящих пользу и планете, и экономическому ландшафту.

В качестве младшего специалиста по данным машинного обучения вы будете играть ключевую роль в разработке данных продуктов, которые поддерживают наши инструменты для мониторинга, отчетности и верификации в сельском хозяйстве. Ваш опыт в статистическом анализе и визуализации данных улучшит качество и точность данных, которые мы используем для продвижения устойчивых сельскохозяйственных практик во всем мире.

• Использовать статистические методы для оценки и улучшения производительности моделей в нашем ассортименте продуктов данных.
• Проектировать и внедрять пайплайны данных для упрощенной обработки данных и качественных наборов данных для обучения/валидации.
• Сотрудничать с командами по науке о данных и инженерии для улучшения продуктов сельскохозяйственных данных масштаба пейзажа.
• Находить источники и предварительно обрабатывать данные для надежного обучения моделей и валидации, включая разнообразные биофизические и сельскохозяйственные наборы данных.
• Разрабатывать, оценивать и настраивать модели машинного обучения/глубокого обучения для достижения конкретных критериев производительности.
• Умело коммуницировать аналитические результаты как техническим, так и не техническим заинтересованным сторонам.

• Продвинутая степень в области наук о Земле, дистанционном зондировании, компьютерных науках, статистике или смежных областях.
• Доказанный опыт работы со статистическим моделированием и машинным обучением с использованием данных дистанционного зондирования.
• Владение Python, включая использование научных и ML библиотек, таких как NumPy, SciPy, SKLearn, TensorFlow.
• Опыт применения данных дистанционного зондирования в крупномасштабном сельскохозяйственном или экологическом мониторинге и моделировании.
• Опыт работы с фреймворками глубокого обучения, такими