Senior Data Engineer - Acquisition & Infrastructure

Мы ищем опытного Старшего Инженера по Данным, чтобы присоединиться к Eon Systems, новаторской компании на пересечении нейронауки и искусственного интеллекта. Эта позиция фокусируется на получении, обработке и управлении сложными нейронаучными данными, играя ключевую роль в формировании наших возможностей машинного обучения.

Будучи ключевым членом нашей преданной команды, вы будете:

• Строить, поддерживать и оптимизировать облачные пайплайны данных от захвата данных до их обработки, обеспечивая их соответствие потребностям наших моделей машинного обучения.
• Управлять приобретением петабайтов разнообразных и многомодальных онлайн наборов данных.
• Оценивать, очищать и организовывать неструктурированные и зашумленные наборы данных для их подготовки к аналитическим применениям.
• Тесно сотрудничать с инженерами машинного обучения для разработки API для внедрения обработанных данных мозга в среды обучения.
• Улучшать функциональность, масштабируемость и доступность пайплайнов данных в целом.
• Сотрудничать как с командами по сбору данных мозга человека и животных, так и с группами инженеров искусственного интеллекта для сокращения разрыва между сбором данных и применением модели.
• Проектировать и создавать процессы валидации и контроля качества для поддержания высоких стандартов данных.

В течение вашего пребывания на этой должности вы будете участвовать в таких проектах, как:

• Загрузка и предварительная обработка нейронаучных наборов данных из более чем 10 репозиториев и обеспечение их интеграции в наши тренировочные пайплайны.
• Создание инновационной системы валидации для автоматической оценки и улучшения качества наборов данных на основе конкретных метрик.
• Извлечение и гармонизация метаданных из различных источников для дальнейшего обогащения наборов данных.
• Визуализация ключевых показателей эффективности для оценки и улучшения качества обработанных данных.

Идеальный кандидат для этой должности должен демонстрировать:

• Подтвержденный опыт управления, предварительной обработки и организации больших, запутанных, неструктурированных наборов данных, предпочтительно в контексте научных исследований.
• Экспертизу в разработке и под