Инженер-программист высшей категории (инженерия данных)

Ведущий инженер-программист (Инжиниринг данных) О нас: BlackSky - это поставщик решений в области геопространственной разведки, которые позволяют организациям обрабатывать, собирать и преобразовывать данные от наблюдения Земли, глобальных сенсорных сетей, мобильных устройств и социальных сетей, чтобы предоставлять актуальные данные о местах, событиях и ресурсах, которые имеют решающее значение для их операций. BlackSky предлагает организациям, которые используют постоянно растущий потенциал многочисленных сенсорных и сборочных платформ, возможности сбора данных со спутников, обработки данных в облаке и получения аналитических решений. BlackSky имеет глубокую экспертизу и возможности в коммерческом дистанционном зондировании, многофакторном анализе, облачных вычислениях, разработке программного обеспечения с открытым исходным кодом, услугах Amazon Web Services и геопространственной аналитике больших данных. BlackSky предлагает свои решения как коммерческим, так и государственным организациям, имея соответствующие партнерства с Агентством геопространственной разведки (NGA), Армией США и исследовательскими лабораториями ВВС США. BlackSky ищет опытного и инновационного ведущего инженера-программиста для поддержки разработки, функционирования и эволюции Spectra AI, передовой платформы AI/ML компании BlackSky. В качестве члена команды по машинному обучению вы будете играть важную роль в поддержке автоматизированной мониторинговой миссии BlackSky, помогая обеспечить надежную и актуальную аналитическую информацию для постоянно расширяющейся пользовательской базы BlackSky. Эта роль является жизненно важной частью инженерной команды AI/ML BlackSky и предполагает сотрудничество с внутренними командами разработки спутников для обеспечения успеха. Идеальный кандидат имеет опыт в геопространственной разработке программного обеспечения, развертывании и тестировании моделей компьютерного зрения, знакомстве со спутниковыми изображениями или аналогичными наборами данных, а также успешными результатами в среде гибкой разработки. Более того, идеальный кандидат должен быть способен самостоятельно управлять своей работой по широкому спектру задач и быть гибким мыслителем, проявляя готовность и способность изучать новые инструменты, технологии и подходы к решению проблем. Приоритет будет отдаваться местным кандидатам из района Герндон, штат Вирджиния, но мы рассматриваем кандидатов из некоторых удаленных штатов. Эта роль подчиняется менеджеру по операциям машинного обучения. Обязанности включают в себя: - Учет требований проекта и системы, определение архитектур и решений в отношении наших процессов обучения, вывода и аннотации для компьютерного зрения; - Декомпозиция программных решений и дизайнов на отдельные задачи в соответствии с методикой гибкой разработки программного обеспечения, в которую может входить инструктаж младших инженеров; - Реализация высококачественного и готового для производства программного обеспечения при соблюдении стандартов кодирования команды и лучших практик программного обеспечения; - Участие во всем цикле проекта от разработки требований до развертывания; - Сотрудничество с заинтересованными сторонами проекта и командой управления для итерационного улучшения функциональности и стратегии продукта; - Создание геопространственных инструментов и сценариев для предоставления ценной информации команде и повышения общей производительности; - Помощь в управлении и организации различных типов данных, необходимых для обучения высококачественных моделей компьютерного зрения; - Движение в направлении сокращения общей задержки в реальном времени, начиная с идентификации проблемных областей и заканчивая внедрением улучшений; - Выполнение других задач по работе. Подорможные заявители должны обладать: - Минимум 10-летним практическим опытом работы в качестве инженера-программиста, из которых по крайней мере три года специализация в геопространственных изображениях; - Бакалаврской или магистерской степенью в области информатики, математики, физики, статистики или другой вычислительной области; - Подтвержденным опытом проектирования и построения масштабируемых производственных программных решений и архитектур, особенно для машинного обучения или обработки изображений; - Владением языка Python3 и опытом написания производственного программного обеспечения для данных ETL, микросервисов, бизнес-интеллекта и развертывания в облаке; - Опытом работы с распределенными вычислительными средами, такими как Kubernetes и Dask; - Практическим опытом работы с большими наборами изображений, включая нормализацию изображений, их увеличение, векторную/растровую визуализацию и т.д.; - Отличными коммуникативными навыками, с возможностью объяснять концепции и аналитические результаты клиентам, руководству и технической команде; - Правом на прохождение проверки для получения разрешения на доступ к секретным сведениям США, для чего требуется гражданство США; - Опыт работы с машинным обучением может быть преимуществом, особенно если кандидат проходил обучение в области машинного обучения, статистики, компьютерного зрения и ему нравится работать с экспертами по компьютерному зрению. Предпочтительными являются кандидатуры с: - Больше чем 12-летним практическим опытом работы в качестве инженера-программиста; - Знаниями и опытом работы с MLOps и DataOps как практиками; - Опытом работы с геопространственными и графическими программными стеками (GDAL, Rasterio, GeoPandas, Shapely, Xarray, Zarr и т.д.); - Опытом работы с наборами данных дистанционного зондирования и методами предварительной обработки и манипулирования изображениями для датчиков, таких как Sentinel, LandSat, WorldView; - Опытом работы с инфраструктурными решениями, включая масштабирование и развертывание моделей в облаке с использованием решений AWS, таких как Kubernetes, ClearML, Argo, Airflow, Dask, EC2, S3, Batch. Преимущества работы в BlackSky для штатных сотрудников включают: - Медицинскую, стоматологическую, зрительную, инвалидность, страхование на случай смерти и несчастного случая по группе, добровольные страховки на жизнь и несчастны случаи. BlackSky платит 100% собственных премий для медицинского, стоматологического и зрительного страхования и вкладывает $100 в месяц на накопительные расходы; - 15 дней отпуска, 11 праздничных дней, четыре плавающих выходных дня (пропорционально с датой найма), один день оплачиваемого отпуска на волонтерскую работу в год, отпуск по уходу за ребенком и другие; - Преимущества по 401(k) с налоговыми льготами и Ротовской отсрочкой с вкладом работодателя; - Учетные счета на гибкий расход; - Программы помощи сотрудникам и помощи в путешествиях; - Соответствующие пожертвования работодателя; - Профессиональное развитие; - Ваш выбор между Mac или PC; - Потрясающие корпоративные вещи. Ожидаемый уровень заработной платы для кандидатов в Сиэтле, штат Вашингтон, составляет от $150 000 до $175 000 в год. Окончательная компенсация для успешного кандидата будет определена на основании его специфического опыта и образования. BlackSky работает в нескольких штатах, поэтому эта шкала оплаты труда может не отражать уровни заработной платы в других штатах или местах вне Сиэтла, штат Вашингтон. BlackSky стремится нанимать и удерживать разнообразный состав сотрудников. Мы гордимся своим статусом Равноправного Работодателя/работодателя, который проводит политику активных действий. Все квалифицированные заявители будут рассмотрены для трудоустройства без учета расы, цвета кожи, религии, пола, возраста, национального происхождения, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, инвалидности, статуса защищенного ветерана или какого-либо другого характеристика, защищенного законом. Для выполнения американских правительственных регулятивов по экспорту технологий космического использования, включая Международные правила регулирования торговли вооружениями (ITAR), вы должны быть гражданином США, законным постоянным жителем США, защищенным лицом, как определено в 8 U.S.C. 1324b(a)(3), или иметь возможность получить необходимые разрешения от министерства иностранных дел США. Утверждения согласно EEO/AAP/Transparency по оплате труда: https://www.dol.gov/ofccp/regs/compliance/posters/pdf/eeopost.pdf https://www.dol.gov/ofccp/regs/compliance/posters/pdf/OFCCP_EEO_Supplement_Final_JRF_QA_508c.pdf