Reino Unido
Zuora
Ellison Institute of Technology
Ingeniero/a de Datos (Sistemas Autónomos)
RemotoReino Unido
Oxford, England, United Kingdom
Python
Traducción automática. Consulta el original.
Tu Rol
Únete a nosotros en EIT:
En el Ellison Institute of Technology (EIT), tenemos la misión de traducir el descubrimiento científico en impacto en el mundo real. Reunimos a científicos visionarios, tecnólogos, ingenieros, investigadores, educadores e innovadores para abordar los mayores desafíos de la humanidad en cuatro áreas transformadoras:
- Salud, Ciencia Médica y Biología Generativa
- Seguridad Alimentaria y Agricultura Sostenible
- Cambio Climático y Gestión del CO₂
- Inteligencia Artificial y Robótica
Este es un trabajo ambicioso, un trabajo que exige curiosidad, coraje y un impulso implacable para marcar la diferencia. En EIT, te unirás a una comunidad construida sobre la excelencia, la innovación, la tenacidad, la confianza y la colaboración, donde las ideas audaces se convierten en avances del mundo real. Juntos, superamos los límites, aceptamos la complejidad y creamos soluciones para escalar ideas desde el laboratorio hasta la sociedad. Descubre más en eit.org.
En EIT buscamos un Ingeniero/a de Datos con experiencia para unirse a nuestro equipo de Cómputo Científico y Datos. Nuestros Ingenieros/as de Datos en Sistemas Autónomos trabajan dentro de un proyecto más amplio, AutoLabs. Aquí es donde EIT automatiza el ciclo de descubrimiento científico: diseño experimental, ejecución, análisis y el aprendizaje que retroalimenta el siguiente experimento y el propio laboratorio. La plataforma de datos AutoLabs captura, almacena y sirve datos multimodales de alta frecuencia. Abarca una pila de telemetría de borde a nube (MQTT, Kafka, flujos multimedia como HLS), APIs en streaming y un conjunto creciente de integraciones de hardware en múltiples sitios, incluyendo sistemas robóticos, plataformas de sensores e instrumentos de laboratorio.
Nuestros laboratorios producen datos brutos para un conjunto de modelos en rápido crecimiento: modelos de visión-lenguaje-acción, modelos de orquestación y monitorización, y modelos del mundo que aprenden la dinámica de un laboratorio para simular experimentos antes de que se ejecuten.
El Equipo de Cómputo Científico y Datos
El equipo de Cómputo Científico y Datos construye la base de cómputo, datos y herramientas detrás de la ciencia de EIT. Gestionamos la infraestructura en la nube y de GPU en la que se entrenan los modelos, la infraestructura de datos que utilizan los instrumentos, robots e investigadores, y los productos de datos y modelos de datos compartidos que permiten que los resultados de un equipo sean aprovechados por el siguiente. Proporcionamos experiencia práctica en ingeniería de plataformas, ingeniería de datos y gestión de datos, y creamos herramientas comunes para que cada laboratorio acelere sus experimentos en edición genética, química de baterías, biología vegetal y más.
Como Ingeniero/a de Datos, trabajarás directamente junto a investigadores de IA, ingenieros de software, ingenieros de robótica y científicos de dominio para construir la capa de datos que hace posibles nuestras operaciones autónomas. Contribuirás a una cultura de ingeniería que valora el diseño robusto de sistemas, las pruebas y la colaboración profunda, pero que permite flexibilidad para la creación rápida de prototipos y la capacidad de respuesta a los paisajes cambiantes.
En tu día a día, podrías
- Construir ingestas de alto rendimiento y baja latencia para vídeo en directo, telemetría de sensores, estado de articulaciones de robots y señales de control de instrumentos, integrando validación en el borde antes de que los datos lleguen a la nube.
- Trabajar en toda la pila de borde a nube, desde dispositivos de borde y brokers MQTT hasta temas de Kafka, almacenamiento en la nube y las APIs que sirven a científicos y pipelines de ML.
- Convertir flujos de estado de robots, salida de instrumentos y vídeo en transacciones de base de datos estructuradas: qué brazo hizo qué a qué muestra, cuándo y qué salió.
- Construir el grafo de conocimiento sobre eso, vinculando entradas con resultados, para que un hecho siempre pueda rastrearse hasta el segmento de vídeo y las lecturas del sensor que lo respaldan.
- Hacer que la salida esté lista para el modelo: los formatos, el muestreo, el etiquetado y la procedencia que necesitan el entrenamiento y la evaluación, trabajando directamente con los investigadores que la consumen.
Lo que te hace un/a gran candidato/a
Nadie cumple todos los requisitos; si no estás seguro/a de si estás cualificado/a, te animamos a que te postules de todos modos.
- Tienes una sólida experiencia en programación en Python, y valoras la calidad del código, la fiabilidad y el rendimiento al tiempo que te adaptas a una industria en evolución.
- Piensas en sistemas y los gestionas de principio a fin, desde la salida del dispositivo hasta las APIs, y prefieres la ingeniería a largo plazo en lugar de scripts únicos.
- Experiencia con streaming de datos en tiempo real: Kafka o Pub/Sub (o equivalente), y los desafíos que conlleva la captura de datos de alta frecuencia y baja latencia.
- Tratas la reproducibilidad, el control de versiones, el diseño de esquemas y el linaje como los elementos que hacen posible la buena ciencia.
- Un comunicador/a claro/a y respetuoso/a que pueda colaborar con científicos, roboticistas e investigadores.
Debes tener derecho a trabajar permanentemente en el Reino Unido y estar dispuesto/a a viajar según sea necesario. En ciertos casos, podemos considerar la patrocinación, y esto se evaluará caso por caso.
Sería genial si también tuvieras
- Entornos automatizados de laboratorio o ciencias de la vida: APIs de instrumentos, protocolos de laboratorio y lo que los científicos esperan de la calidad de los datos.
- Pipelines de datos para sistemas físicos: robótica (por ejemplo, MQTT), vehículos autónomos, instrumentos de laboratorio o clínicos, control industrial o entornos similares.
- Sistemas de conocimiento, entidades, búsqueda o feeds donde la corrección bajo actualización continua era la parte difícil.
- Procesamiento de flujos con estado (Flink, Kafka Streams, Beam o similar): tiempo de evento, marcas de agua, exactamente una vez.
- APIs para ingesta y consumo de datos con FastAPI, gRPC o GraphQL.
- Almacenes de grafos y resolución o curación de entidades a escala, donde las decisiones interesantes son sobre qué mantener, fusionar o descartar.
- Experiencia trabajando cerca del desarrollo de modelos, como la curación de datos de entrenamiento o evaluación, o la construcción de los sistemas de datos que alimentan los modelos. No necesitas ser un ingeniero de machine learning, pero debes saber qué hace que un conjunto de datos sea bueno.
Ofrecemos los siguientes beneficios
- Salario según experiencia + plus de transporte + bonus
- Vacaciones mejoradas. Nuestra asignación anual de vacaciones es de 25 días más 8 días festivos y 3 días adicionales entre Navidad y Año Nuevo. También tendrás la oportunidad de comprar 5 días adicionales de vacaciones anuales en enero y julio.
- Pensión - Contribución del empleador 7.5%%, contribución mínima del empleado 5%%
- Seguro de Vida.
- Protección de Ingresos
- Seguro Médico Privado estándar para ti, tu pareja y cualquier dependiente. Incluye Plan de Hospitalización.
- Descuentos para empleados
- Plan de coche eléctrico
- Plan de sacrificio salarial para guardería
- Plan de Bicicleta al Trabajo
- Planificación Familiar
- Apoyo a la neurodiversidad, incluyendo asesoramiento y evaluaciones
- Servicios de Coaching y Terapia
Trabajando Juntos – Qué Implica
2 días por semana en la oficina de Oxford, 1 día por semana en la oficina de Oxford o Londres elegida por el empleado, 2 días por semana trabajando desde cualquier ubicación del Reino Unido.
Más oportunidades con un solo perfil
¿Quieres optar a más puestos sin repetir todo el proceso? Crea tu perfil para que te encuentren las empresas que usan Nort.
Crear mi perfil