Hydrologist
Volue
Rola polega na budowaniu i ulepszaniu hydrologicznych modeli prognostycznych (napływ wód, śnieg, odpływ, bilans wodny) dla europejskiego sektora energetycznego. Łączy metody fizyczne (procesy hydrologiczne) z uczeniem maszynowym i statystyką. Praca w zespole Fundamentals w biznesie Data & Forecast, we współpracy z hydrologami, data scientistami, deweloperami i product managerami. Produkt pomaga producentom energii, traderom i operatorom systemów w prognozowaniu.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu fundamentals, brak opisu procesu rekrutacyjnego.
Rola polega na budowaniu i ulepszaniu hydrologicznych modeli prognostycznych (napływ wód, śnieg, odpływ, bilans wodny) dla europejskiego sektora energetycznego. Łączy metody fizyczne (procesy hydrologiczne) z uczeniem maszynowym i statystyką. Praca w zespole Fundamentals w biznesie Data & Forecast, we współpracy z hydrologami, data scientistami, deweloperami i product managerami. Produkt pomaga producentom energii, traderom i operatorom systemów w prognozowaniu.
- ✓Praca na styku hydrologii fizycznej i uczenia maszynowego
- ✓Znaczący wpływ na rzeczywisty świat – wkład w zieloną transformację w Europie
- ✓Duży zakres wpływu na kształtowanie roli
- ✓Międzynarodowe środowisko pracy z płaską strukturą
- ✓Elastyczne godziny pracy
- !Brak informacji o liczbie dni hybrydowych w tygodniu
- !Nieokreślony proces rekrutacyjny
- !Brak widełek wynagrodzenia w ogłoszeniu
- !Poziom 'regular' nie jest precyzyjnie zdefiniowany
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Budowanie i ulepszanie hydrologicznych modeli prognostycznych (napływ, śnieg, odpływ, bilans wodny) w różnych horyzontach czasowych
- •Stosowanie metod procesowych i ML/statystycznych w celu poprawy dokładności prognoz
- •Praca z różnorodnymi źródłami danych: obserwacje, reanalizy, wyniki NWP, produkty satelitarne, dane klientów
- •Wsparcie rozwoju end-to-end pipeline'ów do trenowania modeli i prognoz operacyjnych we współpracy z data engineerami i deweloperami
- •Ewaluacja wydajności prognoz i identyfikacja obszarów do poprawy
- •Wizualizacja danych i prognoz dla wewnętrznych zespołów i klientów
- •Wsparcie dyskusji z klientami przy wyjaśnianiu zachowań prognoz
- •Śledzenie najnowszych osiągnięć w hydrologii operacyjnej i stosowanym ML oraz wdrażanie nowych pomysłów
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Osoba ze stopniem magistra w hydrologii lub zbliżonej dziedzinie, z podstawowym doświadczeniem w pracy z danymi hydrologicznymi i znajomością Pythona na poziomie umożliwiającym pisanie prostych skryptów. Gotowa do nauki ML i operacyjnego prognozowania.
Nie dla osoby bez wykształcenia lub doświadczenia w hydrologii/geofizyce środowiskowej, ani dla kogoś, kto nie chce programować w Pythonie lub nie interesuje się uczeniem maszynowym.
- ?Ile osób liczy zespół Fundamentals i jakie są role w zespole?
- ?Jak wygląda harmonogram pracy hybrydowej – ile dni w biurze w Gdańsku?
- ?Jakie platformy chmurowe i narzędzia ML są używane w firmie?
- ?Czy istnieje dyżur on-call lub wsparcie produkcyjne?
- ?Jak wygląda proces rekrutacji – ile etapów i czy jest zadanie techniczne?
- ?Jaki jest budżet szkoleniowy i wsparcie rozwoju w zakresie uczenia maszynowego?
- ?Czy praca skupia się głównie na jednym projekcie, czy na wielu równolegle?
- −Nie podano wielkości zespołu Fundamentals
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie wiadomo, czy są dyżury on-call
- −Brak widełek wynagrodzenia
- −Nie sprecyzowano wymaganego poziomu doświadczenia w Pythonie i ML
Firma promuje kulturę 'ONE Volue' – płaską strukturę, różnorodność i włączanie. Zespół jest interdyscyplinarny i międzynarodowy, a atmosfera opiera się na współpracy i poczuciu przynależności.