Lead Data Scientist

Описание компании

К 2050 году глобальное потребление электроэнергии, как прогнозируется, удвоится по сравнению с сегодняшним уровнем. Будучи на передовой альтернативных источников энергии, Агентство по атомной энергетике Великобритании (UKAEA) возглавляет разработку энергии термоядерного синтеза, чистого и устойчивого решения, работающего за счёт того же процесса, что и звёзды. Присоединяйтесь к нам в нашем стремлении к инновациям ради безуглеродного будущего.

Почему UKAEA?

В UKAEA наш подход к инновациям не ограничивается только наукой. Наши ценности — Инновационность, Обязательность, Надёжность и Сотрудничество — направляют нас в превращении концепций термоядерной энергии в ощутимые решения. Наши сотрудники получают множество преимуществ:

• Конкурентоспособные пенсионные и бонусные программы
• Гибкая политика в отношении рабочего времени и щедрые отпускные льготы
• Прочное развитие карьеры и поддерживающая инклюзивная культура

В настоящее время с начальной заработной платой в £52,293, включая рыночные премии, сейчас самое подходящее время, чтобы присоединиться к нам, когда мы приступаем к трансформации нашей структуры оплаты труда для лучшей поддержки нашей миссии.

Требования к безопасности

Для этой должности требуется успешное прохождение проверок по стандарту базовой персональной безопасности, включая оценки службы раскрытия информации и проверки на наличие судимостей.

Описание работы: Ведущий специалист по данным

Будучи ведущим специалистом по данным в нашей команде по решениям в области данных, вы будете способствовать инновациям в области искусственного интеллекта и машинного обучения в условиях высокопроизводительных вычислительных сред, оказывая прямое влияние на наши усилия в области инженерии и научных вычислений. Это уникальная возможность формировать будущее экспериментальной термоядерной энергетики за счёт:

• Разработки инструментов ИИ для моделирования и анализа данных на крупных устройствах термоядерного синтеза, таких как JET и MAST-U.
• Улучшения возможностей в области науки о данных с помощью новаторских подходов в ИИ и машинном обучении.
• Сотруднич