Молодший науковий інженер (Техніки часових рядів)

Ви науковець або інженер, що зацікавлений у використанні своїх знань технік обробки часових рядів для вирішення проблем, пов'язаних з великомасштабними розподіленими системами в хмарі? Ми шукаємо людей, які з захопленням вирішують проблеми на перетині академічних досліджень і промислового застосування в таких галузях, як зберігання, стиснення, аналітика, прогнозування, передбачення та виявлення аномалій.

Лабораторія надійності хмар у Дослідничому центрі Huawei Ireland прагне забезпечити хмару Huawei найвищою надійністю, вирішуючи проблеми, що охоплюють апаратне забезпечення, програмне забезпечення, мережі, моніторинг і роботу. У нас є команди, призначені для кожної з цих областей, включаючи ветеранів галузі, наукових дослідників та стажерів-аспірантів. Ваша роль передбачатиме співпрацю з місцевими командами в Ірландії, дослідницькими центрами по всій Європі та інженерними командами по всьому світу.

Обов'язки:

• Самостійно виконувати проекти та роботи в команді. Прикладом такого проекту може бути покращення ефективності зберігання на диску системи TSDB із трильйонами часових рядів.

• Детально досліджувати технічні проблеми та розробляти рішення. Прикладом такої проблеми може бути діагностика витоку пам'яті в двигуні запитів часового ряду.

• Бути завжди в курсі останніх досліджень у системах часових рядів та покращувати свої особисті знання алгоритмів, методів машинного навчання та промислових інструментівтта технік.

• Публікувати значні знахідки у відповідних конференціях та журналах або подавати патенти, якщо це доречно.

Вимоги:

• Докторський або магістерський диплом з комп'ютерних наук або суміжної області

• Досвід використання спеціалізованих технік часових рядів у таких областях, як зберігання, стискання або аналітика для вирішення реальних проблем.

• Досвід програмування на Python та знайомство з екосистемою часових рядів Python

• Досвід роботи з однією з наступних мов програмування: Rust, Go або C++

• Глибоке розуміння хоча б однієї з наступних тем: нейронні мережі (LSTM, CNN тощо), прогнозування (ARIMA, експоненційне згладжування тощо), виявлення аномалій (MERLIN, матричний профіль тощо), причинна інференція (причинність Грейнджера, структурне моделювання, баєсівські методи тощо.)

• Бажано: Практичний досвід роботи з AWS, Azure, GCP або іншими хмарними системами

Заява про конфіденційність

Перед тим, як надсилати свої персональні дані Huawei, прочитайте та зрозумійте наше Западно-Европейське повідомлення про приватність при наймі, переконавшись, що ви повністю розумієте, як ми обробляємо та керуємо вашими персональними даними.

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