Lead Machine Learning Engineer & Lead Systems AI Engineer — ETH Zürich

Descrizione completa

Lead Machine Learning Engineer & Lead Systems AI Engineer 60%-100%, Zurigo, a tempo determinato stampa Druppo Il gruppo ETH Zürich Geothermal Energy & Geofluids (GEG) indaga il trasferimento di fluidi reattivi subsuperfici e geotermiche, lo sviluppo e l'utilizzo di simulazioni di computer, esperimenti di laboratorio e analisi di campo. Il nostro obiettivo è quello di ottenere informazioni fondamentali e sviluppare tecnologie sostenibili per affrontare le esigenze della società. L'iniezione o l'estrazione del fluido subsuperficie induce cambiamenti nelle proprietà del serbatoio geologico a causa dei processi accoppiati termoidro-meccanici-chimici-biologici (THMCB). Promuovere la comprensione di questi processi consente lo sviluppo dell'estrazione e del fluido dell'energia subsuperficiale (ad esempio CO2 / H2) e delle tecnologie di stoccaggio dell'energia, nonché le tecnologie di monitoraggio delle stesse. Per sviluppare e migliorare tali tecnologie di subsuperficie e soluzioni di monitoraggio associate, il gruppo GEG sta sviluppando e impiegando simulatori numerici, conducendo analisi sul campo e conducendo esperimenti di trasporto reattivi nel suo laboratorio di trasporto reattivo. Questo laboratorio ospita attualmente uno scanner Tomografia computerizzata a raggi X (XRCT), un laboratorio laser (Particle Image Velocimetry (PIV), Fluorescence indotta dal laser (LIF) e presto uno scanner MRI multi-nuclide. Sfondo del progetto In qualità di Lead Engineer, formerai le basi tecniche delle attività AI, dati e cloud del gruppo GEG e avrai la proprietà end-to-end di iniziative complesse e pluriennali. Siamo alla ricerca di candidati con un forte background in agentic AI, architettura cloud e ingegneria software, ingegneria dei dati e la governance, AI e applicazioni di machine learning. Descrizione del lavoro

• AI Agentic — Progettazione, costruzione e funzionamento di sistemi di agente AI di livello di produzione, coprendo il ciclo di vita completo dall'architettura cognitiva attraverso l'osservabilità, la telemetria e rigorosi protocolli di prova e valutazione.
• Architettura cloud e ingegneria software — Conceive, costruire e gestire architetture cloud complesse e scalabili composte da servizi distribuiti e microservizi. Guida lo sviluppo di software di livello enterprise e si assume la responsabilità per il ciclo di vita di sviluppo completo del software (SDLC), dalla progettazione architettonica attraverso la distribuzione e il funzionamento.
• Ingegneria dei dati e governance — Progettazione e gestione di datadotti end-to-end e prodotti di dati per dati strutturati e non strutturati, compresi i dati geospaziali ove pertinenti. Stabilire e mantenere standard di governance dei dati solidi per garantire qualità, sicurezza e conformità attraverso il paesaggio dei dati.
• AI & applicazioni di machine learning — Applicare metodi di machine learning e AI ai problemi del mondo reale e portarli dal prototipo in un uso affidabile della produzione.
• leadership tecnica — fornire direzione tecnica a scienziati e ingegneri GEG (e esterni), fissare standard architettonici, membri del team di mentore e collaborare orchestrare in più team e stakeholder.
• Gestione del progetto e distribuzione strategica — Progetti strategici pluriennali, tra cui la progettazione della roadmap e la responsabilità del bilancio; fornire iniziative complesse e interfunzionali nel tempo e nell'ambito. Profilo Sei un ingegnere leader che combina una forte fondazione scientifica con una sostanziale esperienza pratica in intelligenza artificiale, dati e cloud engineering, e che è pronto a prendere sia la proprietà tecnica e organizzativa di iniziative complesse. Il candidato di successo porta:
• Laurea magistrale o dottorato in (Geo-)Physics, Matematica, Informatica o disciplina quantitativa strettamente correlata
• 5+ anni di esperienza professionale in ingegneria del software, ingegneria dei dati o un ruolo tecnico comparabile
• Esperienza comprovata nella leadership tecnica e delle persone, tra cui ingegneri guida, impostazione della direzione architettonica, definizione degli standard di ingegneria e membri del team di mentoring
• Competenze solide di gestione del progetto, tra cui il design della roadmap, la responsabilità del bilancio e l'orchestrazione della collaborazione interfunzionale tra mu