Staff Applied ML Engineer

Кто вы

Вы хотите построить слой интеллекта для производственных операций: системы, которые помогают фабрике понять, что происходит, предсказать, что, скорее всего, произойдёт дальше, и реагировать раньше и лучше.

Вы сильный технический создатель, которому нравятся сложные задачи с реальными операционными последствиями. Вы умеете взять неоднозначную производственную проблему и превратить её в работающую систему, которую используют инженеры и операционные команды.

Вы комфортно работаете на стыке программного обеспечения, данных, инженерной логики и производственных систем. Вы знаете, как справляться с шумными данными завода, несовершенными системами и запутанными режимами отказов. Вы не останавливаетесь на визуализации. Вы создаёте системы, которые приводят к действиям.

Мы ищем человека, который построил и выпустил системы, изменившие работу операции.

Создание систем интеллектуального производства

• Разрабатывать внутренние производственные системы, которые собирают телеметрию завода, потоки живых данных, журналы событий, данные о качестве, историю обслуживания и операционный контекст для улучшения предсказаний производства и замкнутой обратной связи

• Восстанавливать поведение оборудования и процессов из сырых данных и выявлять значимые отклонения между ожидаемым и фактическим выполнением

• Разрабатывать системы, которые определяют дрейф процессов, классифицируют шаблоны отказов и оценивают операционный риск до того, как полностью проявятся сбои, простои или потери качества

• Превращать сырые производственные сигналы в надёжные сервисы и приложения, повышающие время безотказной работы, выход и скорость выполнения

Разработка значимых моделей

• Создавать и внедрять модели машинного обучения для обнаружения аномалий, классификации отказов, мониторинга процессов, предсказания качества, прогнозирования и связанных производственных сценариев

• Разрабатывать модели, связывающие условия рецептуры, параметры процесса, поведение оборудования и промежуточные результаты процесса с качеством конечного продукта и его эксплуатационными характеристиками

• Строить модели прямой и обратной связи, использующие входные сигналы, данные в процессе и результаты downstream для улучшения решений во время выполнения

• Применять модели ИИ и агентные рабочие процессы только там, где они существенно улучшают инженерное выполнение, диагностику, поиск знаний или автоматизацию рабочих процессов

• Создавать гибридные решения, комбинирующие детерминированную инженерную логику, статистические методы, оптимизацию, машинное обучение и фундаментальные модели, где каждый элемент приносит наибольшую ценность

• Преобразовывать выводы моделей в практическую операционную логику, поддерживающую триаж, эскалацию, вмешательство и действия

Внедрение в реальную эксплуатацию

• Проектировать и развёртывать производственные API, сервисы моделей, конвейеры и внутренние инструменты, надёжные для ежедневного использования на заводе

• Создавать рабочие процессы для генерации признаков, инференса, обнаружения событий и обратной связи в операционные системы

• Тесно сотрудничать с командами Manufacturing, Process Engineering, Controls, Quality, Data Systems и Software, чтобы обеспечить техническую корректность выводов и их привязку к реальным действиям на заводе

• Помогать определять архитектуру и дорожную карту интеллектуальных операций в производстве и смежных фабричных процессах

Квалификации

• Степень бакалавра, магистра или PhD в области инженерии, компьютерных наук, исследовательской операции, промышленной инженерии или смежной технической области

• Сильные навыки программирования на Python и опыт создания программного обеспечения производственного качества, внутренних приложений или дата‑продуктов за пределами ноутбуков и дашбордов

• Значительный опыт работы с научными вычислениями и библиотеками машинного обучения, такими как pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn, statsmodels, PyTorch, TensorFlow, XGBoost или аналогичными инструментами

• Опыт создания и развёртывания программных сервисов, API, конвейеров данных или внутренних платформ с использованием FastAPI, Flask, SQL, Spark, Airflow, dbt или схожих технологий

• Опыт работы с временными рядами, датчиками, событиями, оборудованием, MES, историческими данными, качеством или другими промышленными данными

• Опыт обучения, валидации и развёртывания кастомных моделей для предсказания, классификации, обнаружения аномалий, прогнозирования, оптимизации или управления

• Сильное системное мышление и способность преобразовывать неоднозначные заводские проблемы в надёжные технические решения

• Опыт вывода технических систем от концепции до внедрения с измеримым реальным воздействием

• Отличные письменные и устные коммуникативные навыки и способность эффективно работать в технических и операционных командах

Предпочтительные квалификации

• Опыт создания моделей, связывающих условия процесса или параметры рецептуры с качеством downstream или результатами работы продукта

• Опыт в предиктивном обслуживании, мониторинге процессов, анализе отказов, предсказании качества или корневом анализе в промышленной среде

• Знакомство с MES, историческими системами, архитектурой заводских систем или средами, смежными с контроллерами

• Опыт работы с последовательным моделированием, многовариантным анализом, оптимизацией, симуляцией или гибридными физико‑данными подходами

• Опыт использования современных AI‑рабочих процессов, включая LLM или агентные системы, в практических инженерных или операционных контекстах

• Опыт работы в производстве будет плюсом, но мы приветствуем кандидатов из смежных операционных областей с сильным опытом прикладного моделирования и развёртывания

Начальная базовая зарплата для этой роли составляет от $151,000 до $177,500 на момент публикации. Фактическая базовая зарплата зависит от множества факторов, таких как образование, опыт и навыки. Базовая зарплата — лишь часть конкурентного пакета Total Rewards от Sila, который может включать льготы, бонусы, акции. Диапазон базовой зарплаты может изменяться и быть скорректирован в будущем. #LI-RS1 #LI-Onsite

Работа в Sila

Мы считаем, что построение разнообразной команды в Sila помогает нам раскрыть индивидуальные таланты. Мы являемся работодателем, предоставляющим равные возможности, и стремимся создать инклюзивную среду, где хорошие идеи могут исходить от любого. Мы гордимся тем, что отмечаем разнообразие, и все квалифицированные соискатели рассматриваются для трудоустройства без учёта пола, расы, сексуальной ориентации, религии, возраста, инвалидности, национального происхождения или любого другого статуса, защищённого законом.