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Développeur(euse) sénior en Apprentissage automatique, Maintenance prédictive
Высокий балл за работу в быстрорастущем 'единороге' с отличным финансированием и современным стеком. Предложение включает опционы и работу над социально значимым продуктом для промышленного сектора.
Сложность вакансии
Роль требует глубоких знаний в узкой нише: обработка сигналов (преобразования Фурье) и анализ временных рядов для промышленного оборудования. Высокий порог входа обусловлен необходимостью наличия степени магистра или доктора наук и опыта работы с данными вибрации и давления.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для Senior ML ролей в Канаде (Монреаль/Торонто) рынок предлагает конкурентные условия. Учитывая статус компании (единорог), можно ожидать верхнюю границу рынка плюс значительный пакет опционов.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Senior Machine Learning Developer position at MaintainX. With a solid background in time-series analysis and predictive maintenance, I am particularly drawn to your mission of transforming frontline operations through IoT and AI. My experience in developing fault detection models using vibration and sensor data aligns perfectly with your current focus on industrial IoT.
In my previous roles, I have successfully deployed ML models that utilize signal processing techniques like Fourier transforms to identify equipment anomalies. I am impressed by MaintainX's recent Series D funding and its valuation, which speaks volumes about the impact of your platform. I am eager to bring my expertise in PyTorch and statistical modeling to help your team predict failures before they occur and drive operational excellence for your 12,000+ partner organizations.
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Описание вакансии
MaintainX est la première plateforme mobile au monde dédiée à la gestion des actifs et des tâches dans les environnements industriels et de première ligne. Nous proposons une solution moderne, basée sur l'IoT et le cloud, qui facilite la maintenance, la sécurité et l'exploitation des équipements et installations physiques.
Nous aidons plus de 12 000 organisations, dont Duracell, Univar Solutions, Titan America, McDonald's, Brenntag, Cintas, Xylem et Shell, à atteindre l'excellence opérationnelle et la fiabilité à grande échelle.
À la suite de notre série D de 150 millions de dollars menée par Bain Capital Ventures, Bessemer Ventures, August Capital, Amity Ventures et Ridge Ventures, MaintainX a levé un total de 254 millions de dollars, valorisant la société à 2,5 milliards de dollars.
Alors que nous entrons dans notre prochaine phase de croissance, nous investissons massivement dans l'IA/ML, les LLM et l'IoT industriel afin de transformer le mode de fonctionnement des équipes de première ligne, en prédisant les pannes avant qu'elles ne se produisent, en automatisant les flux de travail et en intégrant l'intelligence dans chaque actif et chaque procédure.
Ce que vous ferez:
- Développer et former des modèles d'apprentissage automatique pour la détection et la classification des défauts à partir de données de capteurs chronologiques, notamment les vibrations, la température, la pression, le débit, etc.
- Effectuer une analyse exploratoire des données (EDA) sur les vibrations, les données OT et les données chronologiques afin de découvrir des informations et d'identifier des modèles indiquant des défauts ou des anomalies.
- Tester et évaluer divers algorithmes, notamment la modélisation chronologique, le traitement des signaux et les méthodes statistiques, afin d'optimiser les performances du modèle.
- Collaborer avec des experts du domaine pour valider les résultats et garantir leur adéquation avec les applications concrètes.
- Documenter les workflows, les expériences et les méthodologies afin de garantir la reproductibilité et le partage des connaissances au sein de l'équipe.
- Être sur appel.
À propos de vous:
- Solides connaissances fondamentales en apprentissage automatique, science des données et modélisation statistique.
- Connaissance des techniques de modélisation de séries chronologiques et de l'ingénierie des caractéristiques.
- Expérience dans le déploiement de modèles d'apprentissage automatique sur des cas d'utilisation réels et dans l'amélioration continue des performances des modèles grâce au retour d'information.
- Plus de 3 ans d'expérience avérée en programmation à l'aide d'outils ML standard tels que Python, PyTorch, Tensorflow, etc.
- Maîtrise ou doctorat en informatique, science des données, génie mécanique, génie électrique ou dans un domaine connexe, avec une spécialisation dans la surveillance des conditions ou les applications d'apprentissage automatique.
Une attention particulière est accordée aux candidats présentant les caractéristiques suivantes:
- Expérience pratique dans le développement de modèles pour l'analyse OT et des vibrations, la surveillance de l'état et la détection ou la classification des défauts.
- Connaissance des techniques de traitement du signal (par exemple, transformées de Fourier, analyse par ondelettes) et de leur application aux données OT et de vibrations.
Quels sont les avantages pour vous?:
- Un salaire compétitif et des opportunités d'équité significatives.
- Couverture des soins de santé, des soins dentaires et de la vue.
- Programme d'inscription 401(k) / RRSP.
- Prenez les congés dont vous avez besoin.
- Une culture du travail :
- Vous travaillerez avec des personnes intelligentes, humbles et optimistes à travers le monde.
- Un environnement méritocratique où les idées et les résultats sont publiquement célébrés.
Qui sommes-nous:
Notre raison d'être est de faciliter la vie des équipes de première ligne et de maintenance en développant des logiciels qui répondent à leurs besoins concrets. Notre produit transforme la manière dont 80 % de la main-d'œuvre mondiale (celle qui ne travaille pas derrière un bureau) gère ses opérations, ses actifs et ses équipes.
MaintainX s'engage à créer un environnement diversifié. Tous les candidats qualifiés seront pris en considération pour un emploi sans considération de race, de couleur, de religion, de sexe, d'identité ou d'expression de genre, d'orientation sexuelle, d'origine nationale, de génétique, d'invalidité, d'âge ou de statut d'ancien combattant.
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Навыки
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- Machine Learning
- Time Series Analysis
- Signal Processing
- IoT
- Statistical Modeling
- Data Science
- Fourier Transform
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия сфокусирована на предиктивном обслуживании, где данные датчиков являются ключевыми.
Как вы подходите к очистке и нормализации зашумленных данных с датчиков вибрации перед подачей их в модель машинного обучения?
В описании упоминаются преобразования Фурье и вейвлет-анализ.
В каких случаях вы предпочтете вейвлет-преобразование обычному преобразованию Фурье при анализе временных рядов промышленного оборудования?
Компания ищет специалиста, умеющего внедрять модели в реальные условия.
Расскажите о вашем опыте развертывания ML-моделей в продакшн: как вы обеспечиваете мониторинг качества модели после деплоя?
Работа предполагает анализ аномалий.
Какие методы обучения без учителя (unsupervised learning) вы использовали для обнаружения аномалий в данных, где отсутствуют метки о прошлых поломках?
Позиция подразумевает дежурства (on-call).
Как вы организуете процесс отладки модели, если она выдает ложноположительные сигналы о критической поломке в нерабочее время?
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