Akademisk arbejde
Bygge og anlæg
Design, formgivning og grafisk arbejde
Elever
Hotel, restauration, køkken, kantine
Industriel produktion
It og teleteknik
Jern, metal og auto
Kontor, administration, regnskab og finans
Landbrug, skovbrug, gartneri, fiskeri og dyrepleje
Ledelse
Medie, kultur, turisme, idræt og underholdning
Nærings- og nydelsesmiddel
Pædagogisk, socialt og kirkeligt arbejde
Rengøring, ejendomsservice og renovation
Salg, indkøb og markedsføring
Sundhed, omsorg og personlig pleje
Tekstil og beklædning
Transport, post, lager- og maskinførerarbejde
Træ, møbel, glas og keramik
Undervisning og vejledning
Vagt, sikkerhed og overvågning
 
 
< tillbaka
 

Data Engineer med Machine Learning ekspertise søges til Fødevarestyrelsen: Optimering af fødevaresikkerhed gennem bedre brug af data

Vil du være med til at implementere fremtidens løsninger og skabe de bedste vilkår for en bæredygtig dansk fødevaresektor i en verden i hastig forandring? Vil du arbejde med datadrevne og digitale beslutningsstøtte værktøjer i en organisation, hvis kerneopgave er at sikre menneskers og dyrs sundhed? Så er du måske vores nye kollega.


Vi søger en Machine Learning Engineer til vores machine learning team som typisk består af 4-5 datascientists og en programleder.
Du vil blive en del af den hybride enhed Data og Forretningsanalyse som består af Data Scientists, forretningsudviklere, dataspecialister, forretningsudviklere og Power BI-udviklere.

Vores værdisæt i ML-teamet er baseret på åbenhed og transparens, tillid og høj faglighed.
Vores ambition er kontinuerligt at at forbedre og understøtte Fødevarestyrelsens kerneopgave: kontrol og vejledning.


Din rolle som Machine learning Engineer - vi er i gang, men du skal løfte os
Vi har i ML-teamet udviklet en håndfuld ML-modeller til at understøtte og målrette udpegningen af kontroller på fødevareområdet samt supplerende værktøjer til at berige indsigter og viden om virksomhederne.
ML-modellerne drifter vi selv i teamet.
I tillæg til opgaveporteføljen relateret til modellerne varetager vi avancerede dataanalyser som grundlag for forretningsfaglige, strategiske og politiske beslutningsoplæg.


Vi har brug for en kollega i teamet med solid erfaring med data engineering og devops, herunder understøttelse af produktion og udvikling af ML baserede løsninger.
Vi har brug for at skalere vores aktuelle ML-setup, så vi samlet set får en dynamisk og skalerbar ML-platform, herunder med mulighed for orkestrering af jobs, automatisering af pipelines og kontrol over compute ressourcer.

Dine ansvarsområder vil omfatte:
• anvise vejen for bedre at kunne udnytte de nyeste teknologier og industry best practices indenfor cloud- og databaseteknologi.
• etablere vores ML-dataplatform/cloud strategi, så den foruden et traditionelt Data Warehouse med tilhørende BI også rummer ydelser som ML og dataudveksling/dataudstilling.
• produktionslægning, overvågning, vedligehold og evaluering af eksisterende og nye ML- løsninger.
• designe, fremme og opretholde dataflows, datainfrastruktur, CI/CD- og Apache Airflow pipelines.
Herunder sikre stabilitet og pålidelighed af driften gennem monitorering og debugging af datarelaterede problemer.
• bidrage til kontinuerlig forbedring af dokumentation, kode review og videndeling.
• designe og implementere de nødvendige dataintegrationer, så det foregår automatiseret og strømlinet uafhængigt af format og datakilde.


Dine kompetencer og erfaring
Vi forventer, at du har en relevant akademisk uddannelse, og at du:
• har mindst et par års erfaring som Machine learning Engineer eller Data/Software Engineer, herunder indbefattet studiejob
• har erfaring med drift, vedligehold og implementering af ETL processer, infrastructure as code, fx i GitOps og Kubernetes Cluster Management med eksempelvis Rancher eller tilsvarende.
• har erfaring med programmeringssprog og teknologier som Python, SQL, Git og Docker
• er samarbejdsorienteret og forstår at formidle til forskellige faggrupper, herunder ikke-tekniske personer
• har fokus på at skabe mening og værdi med data med afsæt i forretningsbehov.

Derudover er det en fordel, hvis du:
• har godt kendskab til datamodellering (relationel- og dimensional modellering)
• har praktisk erfaring med datamigrering fra ’on-premise’ til cloud løsninger
• har solid erfaring med udvikling af data-flows og -transformationer, udvikling af data service API’er, der eksponerer data til ML-løsninger

Som person er du velovervejet og ihærdig og finder motivation i at skulle balancere tekniske og organisatoriske udfordringer.
Du er inkluderende i teamet og med en tålmodig karakter i forhold til opgaveløsninger.

Om os i Data og Forretningsanalyse – en vigtig del af Fødevarestyrelsen
Data og Forretningsanalyse arbejder for, at Fødevarestyrelsen lykkes med sin digitale transformation, der understøtter Fødevarestyrelsens mission om at arbejde for en bæredygtig fødevareproduktion med fokus på sunde dyr og mennesker.
Det sker bl.a.
ved at spille en væsentlig rolle i at skabe sammenhængende og effektive kontrolindsatser, udbrede en forbedringskultur og effektive forretningsgange.
Enheden består – ud over en enhedschef og sektionsleder af 30 faglige og ambitiøse medarbejdere.


Vil du vide mere om de spændende opgaver, der venter dig?
Du er meget velkommen til at ringe til sektionsleder Karin Kindt-Larsen på 27 14 14 44 eller ML-programleder Stine Thielke på 50 58 78 98.

Løn- og ansættelsesforhold
Ansættelse sker efter gældende overenskomst mellem Skatteministeriet og AC.
Afhængig af den rette ansøgers faglige profil og erfaring sker indplacering som AC-fuldmægtig eller special-/chefkonsulent.

Fortæl os, hvorfor du er den rette til jobbet
Vi glæder os til at modtage din ansøgning, CV, kopi af eksamensbevis og evt.
andet relevant materiale online i vores rekrutteringssystem på fvm.dk/job senest 12.
maj 2024
.
Der vil blive afholdt samtaler løbende.

Ministeriet for Fødevarer, Landbrug og Fiskeri betragter mangfoldighed som et aktiv og opfordrer alle uanset personlig baggrund til at søge.

Fødevarestyrelsen, Glostrup


Stationsparken 31
2600 Arbejdspladsen ligger i Glostrup kommune
Danmark
tel: 27141444
epost
Karin Kindt-Larsen
Sektionsleder
27141444
epost
publicerad: 2024-04-26
Akademisk arbejde
sista ansökningsdag: 2024-05-12
erfarenhet:




Källa: ArbetsAnnonser.se