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Scientific Programmer

Technosylva

Technosylva

Software Engineering
Leon, Guanajuato, Mexico
Posted 6+ months ago

DESCRIPCION DEL PUESTO

El candidato se unirá al grupo de desarrollo numérico y científico y ayudará en las labores de:

  • Mantenimiento, desarrollo, mejora, y depuración de los códigos de modelos de predicción de incendios forestales tanto en C++ como en C#
  • Desarrollo de nuevos modelos numéricos o empleo de modelos existentes como viento (windninja) o humo (hysplit), etc.
  • Análisis de datos en Python y empleo de modelos de Inteligencia Artificial.
  • Ayuda al grupo de Quality Assurance para localizar posibles errores en el código.

Nota: Aunque el producto fundamental de la empresa son los modelos de incendios forestales no se requiere de conocimientos de métodos de resolución de ecuaciones en derivadas parciales tipo elementos finitos o diferencias finitas.

EXPERIENCIA/HABILIDADES REQUERIDAS

  • Programación C++
    • Soltura en la programación a nivel medio
    • Experiencia en la modelización de problemas físicos o matemáticos
    • Conocimientos básicos de MPI y/o OpenMP
  • Programación Python
    • Soltura en el empleo de librerías científicas básicas tipo scikit, pandas o numpy, etc
    • Conocimiento medio de algoritmos sobre inteligencia artificial tipo random forest, regresión lineal, arboles de decisión, redes neuronales, etc.
  • Conocimientos básicos de
    • C#
    • Manejo de Linux por consola
    • Herramientas básicas tipo GIT, Docker, etc
  • Habilidades deseadas, pero no imprescindibles:
    • Uso de Azure Batch
    • Conocimientos de GIS (uso de ArcMAP, QGIS, etc)
    • Experiencia en supercomputación

FORMACIÓN REQUERIDA

  • Grado en ingeniería informática
  • Grado en alguna ingeniería, ciencias físicas o matemáticas. (puede ser un grado conjunto informática-matemáticas)

BENEFICIOS

  • Salario anual competitivo
  • Trabajo híbrido, con la posibilidad de mayoritariamente remoto.

DESCARGO DE RESPONSABILIDAD

La finalización del salario y los beneficios depende de una multitud de factores que incluyen: ubicación, experiencia, capacitación, calificaciones y demandas del mercado.