A
A
A
A
texteditor.normal
texteditor.large
texteditor.huge
Digital Twin Developer | Specjalista ds. Cyfrowego Bliźniaka (k/m)
Dane osobowe:
Imię
*
Nazwisko
*
E-mail
*
CV
*
(
system.max.size
)
form.public.click.file
Telefon komórkowy
*
LinkedIn
Jakie znasz języki obce?
Afrikaans
Albański
Algierski
Angielski
Arabski
Armeński
Azerbejdżański
Białoruski
Bośniacki
Bułgarski
Chiński
Chorwacki
Czeski
Duński
Estoński
Fiński
Flamandzki
Francuski
Galicyjski
Grecki
Gruziński
Hebrajski
Hindi
Hiszpański
Holenderski
Indonezyjski
Islandzki
Japoński
Kataloński
Koreański
Litewski
Łotewski
Marokański
Mołdawski
Niemiecki
Norweski
Pendżabski
Perski
Polski
Portugalski
Rosyjski
Rumuński
Serbski
Słowacki
Słoweński
Szwedzki
Turecki
Ukraiński
Urdu
Węgierski
Wietnamski
Włoski
Lokalizacja (
fields.location.country
)
Lokalizacja (
fields.location.city
)
Dostępność
*
1 miesiąc
1 tydzień
2 tygodnie
3 miesiące
natychmiast
Więcej niż 3 miesiące
Wymagania finansowe brutto
*
Chcesz nam coś więcej o sobie powiedzieć?
Dodatkowe pytania
Czy jesteś gotowa/y na pracę z biura Technopark Gliwice 2-3 razy w tygodniu?
*
TAK
NIE
Czy posiadasz min. 4 lata doświadczenia w Implementacji systemów symulacyjnych, algorytmów analizy danych oraz komponentów AI w środowiskach przemysłowych lub badawczych?
*
TAK
NIE
Czy masz doświadczenie w programowaniu i środowisku 3D - Python, C#, C++ oraz doświadczenie z Unity lub innymi narzędziami do budowy środowisk 3D, animacji obiektów i wizualizacji w czasie rzeczywistym?
*
TAK
NIE
Czy posiadasz doświadczenie w implementacji modeli symulacyjnych odwzorowujących zachowanie robotów i urządzeń automatyki przemysłowej?
*
TAK
NIE
Czy masz doświadczenie w uczeniu maszynowe i AI - Praktyczna znajomość ML: klasyfikacja, regresja, detekcja anomalii, klasteryzacja, podstawy RL; znajomość bibliotek: PyTorch TensorFlow/Keras scikit-learn pandas NumPy?
*
TAK
NIE
Czy pracujesz z modelami grafowymi i agentowymi oraz podstawowymi modelami optymalizacyjnymi stosowanymi w systemach logistycznych?
*
TAK
NIE
Czy posiadasz doświadczenie akceleracji GPU - Zastosowanie akceleracji GPU w procesie uczenia modeli, symulacji lub przetwarzania danych (PyTorch/TF GPU, CUDA)?
*
TAK
NIE
*
Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych na potrzeby przyszłych rekrutacji.
*
Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych dla potrzeb niezbędnych do realizacji procesu rekrutacji.
form.send
ID: 63