Specjalista/tka ds. Uczenia Maszynowego
Summary
Research-focused role building and deploying machine learning models for large-scale data from fiber-optic sensors, quantum gravimeters, and GNSS systems to support public-sector and industry projects.
Poznańskie Centrum Superkomputerowo‑Sieciowe (PCSS)
Dział Sieci Nowych Generacji
poszukuje kandydatów/ kandydatek na stanowisko:
Specjalista/tka ds. Uczenia Maszynowego
Kim jesteśmy?
Dołącz do zespołu innowatorów i kształtuj przyszłość technologii w Poznańskim Centrum Superkomputerowo‑Sieciowym!
Poznańskie Centrum Superkomputerowo‑Sieciowe (PCSS), afiliowane przy Instytucie Chemii Bioorganicznej PAN, jest jednym z kluczowych ośrodków badawczo‑rozwojowych IT w Polsce. Jako operator ogólnopolskiej sieci optycznej PIONIER oraz zaawansowanej infrastruktury obliczeniowej (HPC, GPU), realizujemy projekty o strategicznym znaczeniu dla nauki, administracji publicznej i gospodarki. Innowacja, badania oraz realny wpływ na rozwój cyfrowego społeczeństwa to nasza codzienność.
Krótki opis działu
Dział Sieci Nowych Generacji rozwija nowoczesne usługi w dziedzinie technologii sieciowych oraz systemów obliczeń chmurowych na brzegu sieci. Prace prowadzone w dziale skupiają się na projektach badawczo-rozwojowych prowadzonych na zamówienie przemysłu lub projektach współfinansowanych z funduszy Unii Europejskiej.
Jeden z kluczowych obszarów prac dotyczy szeroko rozumianej analityki danych oraz uczenia maszynowego. Dane pozyskane z różnych źródeł (np. z systemów DAS (ang. Distributed Accoustic Sensing) opartych o światłowody, systemów rozproszonych grawimetrów kwantowych czy systemów monitorowania sygnałów radiowych GNSS, itp.) są źródłem dla modeli sztucznej inteligencji rozwijanych w Dziale. Modele te mają za zadanie osiągnięcie wyznaczonych celów przez zamawiającego przy wsparciu zespołu ekspertów PCSS, jak i ekspertów dziedzinowych.
Wykształcenie i doświadczenie
Wykształcenie wyższe (min. inżynierskie lub licencjackie), preferowane kierunki: Informatyka, Matematyka, Sztuczna Inteligencja lub pokrewne.
Minimum 3 lata doświadczenia w projektach z zakresu uczenia maszynowego.
Programowanie
Zaawansowana znajomość Pythona, w szczególności OOP (design patterns, clean code, modularność kodu w projektach ML).
Biegłość w przechodzeniu od prototypu w notebooku do modularnego, production-ready kodu, z uwzględnieniem skalowalności rozwiązań.
Machine Learning
Zaawansowana znajomość PyTorch: projektowanie specjalistycznych warstw, optymalizacja i debugowanie procesu trenowania.
Znajomość bibliotek NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn.
Doświadczenie w budowie rozwiązań end-to-end: pełne data pipeline'y oraz wdrożenia produkcyjne.
Doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych (optymalizacja I/O, wydajność obliczeniowa).
Bazy danych i architektura
Znajomość SQL na poziomie projektowania i optymalizacji zapytań.
Sprawna obsługa Git.
Dobra znajomość Linuksa (skrypty shell, zarządzanie procesami, konteneryzacja).