Software Engineer (Machine Learning)

О позиции

Lightsonic использует существующую телекоммуникационную инфраструктуру для создания сети датчиков, которые обнаруживают утечки в водопроводных сетях по всему UK и Европе. Мы начинающая компания с доказанной технологией, находящаяся на этапе быстрого роста. Роль предполагает участие во всех аспектах разработки продукта — от написания кода и тестирования моделей до взаимодействия с клиентами и помощи в проверке утечек на месте.

Чем заниматься

• Проектирование и реализация систем обработки данных и машинного обучения — от edge-устройств в поле до облака
• Работа со сложными многомерными временными рядами и акустическими данными
• Сотрудничество с инженерами ML для обучения, деплоя, мониторинга и улучшения моделей в продакшене
• Разработка клиентской части продукта: от отчетности и API до мобильных приложений для верификации утечек
• Владение продакшн-системами: тестирование, observability, производительность, надежность и отладка
• Решение сложных задач, где решение не всегда известно заранее — сочетание инженерии с экспериментом и обратной связью

Что ждут

• Опыт работы программистом 4+ года с экспертизой в Python и SQL
• Опыт проектирования и построения production data pipelines и data-intensive систем
• Опыт тесного сотрудничества с machine learning инженерами при разработке и деплое моделей
• Адаптивность и готовность погружаться во все аспекты разработки продукта в startup-среде
• Мотивация создавать положительное экологическое влияние через технологии
• Право на работу в UK или Норвегии

Будет плюсом

• Непосредственный опыт работы с Azure IoT Edge, Azure Storage, dbt, Apache Iceberg, Trino, Dagster, Dask
• Опыт обработки IoT данных или работы в edge computing средах
• Знакомство с time-series данными и обработкой акустических сигналов

Условия

• Конкурентная заработная плата
• Участие в опционном фонде компании (company share option scheme)
• Быстро развивающаяся команда, где ваш вклад повлияет на направление развития компании
• Удалённая работа (remote-first) с периодическими поездками на встречи с клиентами
• Страхование жизни и медицинская страховка
• 25 дней оплачиваемого отпуска в год
• Алловенс на обустройство домашнего офиса

Навыки

• Python
• SQL
• Machine Learning
• Data Engineering
• Apache Airflow
• Apache Kafka
• Azure IoT
• Time-series Analysis
• Edge Computing
• API Development
• Data Pipelines
• Docker
• PostgreSQL
• Git

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о проекте, где вы проектировали и поддерживали production data pipeline. С какими масштабными проблемами столкновились?
2. Как вы подходите к сотрудничеству между инженерами ML и data engineering? Приведите пример.
3. Какой у вас опыт работы с временными рядами и сенсорными данными? Какие сложности возникали?
4. Опишите ситуацию, когда вы взяли на себя ответственность за техническое решение в условиях неопределённости.
5. Как вы обеспечиваете надёжность и observability продакшн-систем?