DESCRIPCION GENERAL

Technosylva es una empresa SaaS de rápido crecimiento y líder de la industria en soporte operativo y análisis de riesgos en caso de incendios forestales. Technosylva existe para reducir el impacto de los incendios forestales proporcionando inteligencia proactiva y procesable. Proporcionamos soluciones de software de mitigación de riesgos de incendios forestales para algunas de las empresas de servicios públicos propiedad de inversores (IOU), agencias de incendios forestales y otras organizaciones más grandes del país. El conjunto de productos de análisis de riesgo de incendios forestales de Technosylva está diseñado específicamente para satisfacer las necesidades de las empresas de servicios eléctricos y agencias gubernamentales, pero está ganando terreno rápidamente en un mercado en expansión que incluirá operadores de transmisión, seguros y otros. Mejoran la toma de decisiones operativas y de mitigación con pronósticos proactivos de riesgos, predicciones de propagación de incendios bajo demanda, análisis de fortalecimiento de activos y fortalecen el cumplimiento normativo y los esfuerzos de presentación de informes.

Technosylva tiene oficinas en La Jolla, CA y León, España. La compañía ha estado brindando soluciones críticas durante los últimos 28 años; sin embargo, la organización ha emprendido un viaje de transformación y rápido crecimiento durante los últimos 3 años, llegando a tener más de 150 empleados y ofreciendo su oferta de productos en más de 10 países. TA Associates, una empresa de capital privado líder en crecimiento, realizó recientemente una importante inversión en Technosylva para ampliar la misión de la empresa y su trayectoria de crecimiento continuo.

DESCRIPCIÓN DEL PUESTO

Estamos buscando un experto para diseñar, construir y automatizar sistemas de análisis predictivo que pronostiquen variables meteorológicas utilizando datos satelitales y salidas de modelos de predicción numérica del clima (NWP) como predictores. El candidato ideal colaborará con científicos atmosféricos para desarrollar plataformas de aprendizaje automático (ML) que generen pronósticos meteorológicos a corto y largo plazo para ubicaciones, regiones y redes específicas utilizando complejos conjuntos de datos en 4D. Esta posición dependerá directamente del científico principal.

RESPONSABILIDADES

• Crear modelos de ML que predigan variables meteorológicas, incluidos eventos climáticos extremos, utilizando datos dispersos.
• Elegir los algoritmos de ML más adecuados en función de las características y requisitos específicos del conjunto de datos.
• Trabajar estrechamente con científicos atmosféricos para comprender los patrones climáticos e integrar su experiencia en el desarrollo de pronósticos precisos.
• Acelerar y automatizar los procesos de entrenamiento y prueba de los modelos de ML en sistemas basados en GPU para lograr un rendimiento más rápido y eficiente.
• Manejar y analizar datos meteorológicos complejos y multidimensionales provenientes de satélites y modelos de predicción numérica del clima.
• Diseñar e implementar plataformas que generen pronósticos meteorológicos para ubicaciones, regiones y redes.
• Contribuir al desarrollo de estrategias de diseño a largo plazo de ML y marcos tecnológicos para el crecimiento de la empresa.
• Optimizar los modelos de ML para escalabilidad y rendimiento, especialmente cuando se procesan grandes conjuntos de datos en sistemas de computación de alto rendimiento.
• Apoyar al ingeniero de datos en diversos proyectos de diseño e implementación de almacenamiento de datos.
• Colaborar en el desarrollo de futuros programas de ML que respalden las tareas críticas de la empresa y de los clientes.

EXPERIENCIA/HABILIDADES REQUERIDAS

• Nivel C1 de inglés.
• Experiencia en modelos estadísticos y métodos numéricos para pronosticar datos meteorológicos y eventos extremos.
• Capacidad para crear, automatizar e interpretar herramientas de diagnóstico para la validación de modelos y evaluación del rendimiento.
• Competencia para diseñar e implementar soluciones que predigan eventos extremos, especialmente aquellos entrenados con datos dispersos.
• Dominio de sistemas operativos: Linux (Ubuntu), con experiencia en la optimización de escritorios y servidores Linux.
• Conocimiento de lenguajes de programación: Python 3.x con bibliotecas como Numpy, Pandas, Xarray y Dask para manipulación y análisis de datos.
• Experiencia con algoritmos como Mapas Auto-Organizados, Aprendizaje por Conjunto (por ejemplo, Random Forest), Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) y Redes Neuronales Artificiales (ANN).
• Familiaridad con Scikit-learn, XGBoost y RAPIDS para el desarrollo y optimización de modelos de aprendizaje automático.
• Experiencia con bases de datos relacionales como PostgreSQL/PostGIS y/o MySQL/MariaDB para almacenar y gestionar grandes conjuntos de datos.
• Manejo de Docker para crear y gestionar contenedores para tareas de ML y procesamiento de datos.

ALTAMENTE VALORABLE

• Conocimiento en Sistemas GPU, Clusters de Computación de Alto Rendimiento.

BENEFICIOS

• Salario anual competitivo.
• Un bono anual basado en el desempeño individual y empresarial.
• Flexibilidad horaria.
• Posibilidad de trabajo en 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.

COMPROMISO DE INCLUSIÓN

Technosylva es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Estamos comprometidos a crear un entorno inclusivo donde diferentes perspectivas contribuyan a mejores soluciones.