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OFERTA DE TRABAJO (Abierta) - JOB OFFER (Open, English version below)

Ingenier@ de Software (Full-stack)

Buscamos a un@ ingenier@ de Software para participar en el proyecto ALeRCE (Automatic Learning for the Rapid Classification of Events). ALeRCE es uno de los proyectos líderes en el mundo en el procesamiento masivo de alertas astronómicas provenientes de una nueva generación de telescopios como el Zwicky Transient Facility (ZTF), que opera hace dos años en EE.UU., o el Vera C. Rubin Observatory y su Legacy Survey of Space and Time (LSST), que comenzará a operar el año 2023 desde Chile y que tendrá una cámara de 3 mil millones de píxeles. ALeRCE ha tenido un gran impacto en la comunidad astronómica internacional, con más de 4000 usuarios en 62 países que ocupan nuestras herramientas, gracias a la clasificación de más de 100 millones de alertas astronómicas.

El proyecto ALeRCE funciona con una metodología ágil y está compuesto por un equipo interdisciplinario, interinstitucional, e internacional. Tenemos tres áreas principales: un área encargada del procesamiento y acceso de datos masivos, otra que desarrolla herramientas de aprendizaje de máquinas para la clasificación automática, y un área de astronomía que se ocupa de extraer la mejor ciencia a partir de los datos. Cada área opera con sprints sincronizados de dos semanas, logrando desarrollar productos de gran impacto muy rápidamente. Nuestro proyecto opera de forma híbrida, desde la nube (AWS), con infraestructura propia (proyecto Quimal basado en REUNA), y utilizando infrastructura nacional de computación de alto rendimiento (NLHPC).

Buscamos un@ ingenier@ a tiempo completo o parcial para realizar al menos dos de las siguientes tareas, en orden de importancia:

  1. Apoyar el desarrollo, prueba, y puesta en producción de nuestra pipeline de procesamiento. Esta pipeline lleva más de un año de desarrollo y requiere avanzar en su optimización para una ejecución más rápida. Algunas de las herramientas que utilizamos son Python, C++, PySpark, Kafka (client), Docker.
  2. Apoyar la administración de la infraestructura on-premise y cloud. Algunas de las herramientas que utilizamos son AWS, Kafka, PostgreSQL, MongoDB, Cassandra, Grafana, Prometheus, Docker, Kubernetes, Elasticsearch/Kibana, Terraform, Ansible, Packer.
  3. Apoyar la prueba y puesta en producción de algoritmos de aprendizaje de máquinas para la clasificación automática de objetos astronómicos. Algunas de las herramientas que utilizamos son Python, Spark, scikit-learn, Tensorflow, Pytorch, Docker.

ANTECEDENTES

  • Tipo de Jornada : Media o completa.
  • Ubicación : CMM - Escuela Ingeniería, Universidad de Chile.
  • Fecha Inicio : Inmediata.
  • Salario : 1.5-2.5 millones brutos jornada completa equivalente (según experiencia).
  • Tipo de Contrato: 3 meses de prueba a honorarios con posibilidad de contrato.

REQUISITOS

  • Titulad@ en Ingeniería en Computación, Informática, Eléctrica, o similar.
  • Req. Mínimos: Excelente disposición para trabajar en equipo, experiencia en machine learning o procesamiento masivo de datos, Python, git, sistemas Linux, bases de datos, inglés intermedio.
  • Req. Deseables: Spark, Kafka, bases de datos NoSQL, Vue, C++, AWS, Docker, Kubernetes, unit testing, inglés avanzado.

Si quieres saber más acerca de nuestro proyecto, visita nuestra página web http://alerce.science/

¡Contáctanos!

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PDF: Oferta de trabajo



English:

Full Stack Software Engineer

We are looking for a software engineer to join the ALeRCE (Automatic Learning for the Rapid Classification of Events) project. ALeRCE is one of the leading projects in the world doing massive processing of astronomical alerts coming from a new generation of telescopes, such as the Zwicky Transient Facility (ZTF), that has been operating for two years from the U.S., or the Vera C. Rubin Observatory and its Legacy Survey of Space and Time (LSST), that will start operations in Chile since 2023 and that will have a 3 billion pixel camera. ALeRCE has had a large impact in the international astronomical community, with more than 4000 users in 62 countries using our tools, thanks to the automatic classification of more than 100 million astronomical alerts.

The ALeRCE project is organized following Agile methodologies and is composed by an interdisciplinary, interinstitutional, and international team. It has three main areas: one in charge of processing and providing access to massive data, another that develops machine learning tools for automatic classification, and an astronomy area that extracts the best science from the data. Each area operates in synchronized sprints, producing high impact products in a rapid fashion. Our project operates with a hybrid infrastructure: from the cloud (AWS), with on-premise infrastructure (Quimal project based on REUNA), and using national high performance computing infrastructure (NLHPC).

We are looking for a full or part-time engineer to help us with at least two of the following tasks, in order of importance:

  1. Support the development, testing and moving to production of our data processing pipeline. This pipeline has more than one year of development and it needs to be optimized for a faster execution. Some of the tools we use are Python, C++, PySpark, Kafka (client), Docker.
  2. Support the management of our on-premise and cloud infrastructure. Some of the tools we use are AWS, Kafka, PostgreSQL, MongoDB, Cassandra, Grafana, Prometheus, Docker, Kubernetes, Elasticsearch/Kibana, Terraform, Ansible, Packer.
  3. Support the testing and moving to production of machine learning algorithms for the automatic classification of astronomical objects. Some of the tools we use are Python, Spark, scikit-learn, Tensorflow, Pytorch, Docker.

BACKGROUND

  • Work schedule: Half or full time
  • Location: Center for Mathematical Modeling, University of Chile.
  • Start time: As soon as possible.
  • Salary : 1.5-2.5 MCLP (2-3.4 kUSD) per month before taxes, full time equivalent (according to experience).
  • Contract: 3 months probationary period followed by a fixed term contract.

REQUISITES

  • Computer Science, Informatics, Electrical Engineering, or similar studies required.
  • Minimal: Willingness to work in a team, machine learning or massive data processing experience, Python, git, Linux, databases, intermediate level English.
  • Desirable: Spark, Kafka, NoSQL databases, Vue, C++, AWS, Docker, Kubernetes, unit testing, advanced level English.

If you want to know more about our project, visit our website http://alerce.science/

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