地点：伦敦
薪资：每年38,000英镑至45,000英镑固定期限
职位类型：全职
发布日期：2024年1月12日
截止日期：2024年2月11日星期日23:59格林尼治标准时间
参考：012024-26
Buro Happold和伯明翰城市大学（BCU）的计算与数字技术学院（STEAMhouse）正在寻求聘请一位高素质的毕业生（在过去五年内毕业）担任机器学习和数据分析（KTP助理）。
作为机器学习和数据分析助理，您将开发机器学习（ML）解决方案，创新和转变Buro Happold的关键工程活动。您将与Buro Happold的计算团队密切合作，构建可重复使用的AI / ML数据集，开发和优化ML模型，促进其在公司内部的部署，并共同定义有潜力革新建筑、工程和施工（AEC）行业的数据驱动解决方案。
该职位是知识转移计划（KTP）的一部分，由InnovateUK和Buro Happold的拨款共同资助。如果成功获得此职位，您理解KTP在企业和大学之间的工作原理以及您将扮演的重要角色是至关重要的。机器学习和数据分析（KTP助理）将获得更多福利，包括一笔4,000英镑的个人发展预算，以在项目期间提升技能。有关更多信息，请访问：http://bcuadvantage.co.uk/funding/knowledge-transfer-partnerships。
成功招聘的候选人将受雇于伯明翰城市大学，全职工作，与Buro Happold合作进行为期24个月的KTP项目。
Buro Happold是一个国际综合咨询公司，拥有工程师、设计师和顾问（全球约3000名员工），设计和交付各种建筑项目（最近获奖项目包括伦敦巴特西电站和K64凯夫拉维克机场区总体规划）。Buro Happold涵盖多个专业领域，包括结构工程、幕墙设计、机电工程等。BH在开发和应用创新计算解决方案方面拥有悠久历史，如开源框架建筑和栖息地对象模型（BHoM），现在正在投资于AI / ML创新，以提高设计效率并转变关键工作流程，最终保持BH在AEC行业的领导地位。有关更多信息，请访问：https://www.burohappold.com/。
成功招聘的候选人将被聘为机器学习和数据分析（KTP助理）。这个角色为与伯明翰城市大学（BCU）的领先学者合作应用知识和技术创新提供了令人兴奋的机会。在公司现场完成。机器学习和数据分析（KTP）应具有相关学科的至少2.1大学学历，并在过去五年内毕业。
位置和报告：
• 机器学习和数据分析（KTP助理）将驻扎在Buro Happold的现场
• 成功候选人将完全可以使用伯明翰城市大学的资源，如办公室、实验室和图书馆，完成KTP项目（已经编写了KTP和结果可交付物的工作计划）
• 机器学习和数据分析（KTP助理）将由BCU计算与数字技术学院的主要学术和学术导师监督和指导，以及Buro Happold的一位公司导师，其目标是协助机器学习和数据分析将知识传递给Buro Happold，并代表Buro Happold和伯明翰城市大学成功完成为期24个月的KTP项目
项目目标、目标和责任：
该KTP项目的目标是通过减少审查计算机辅助设计（CAD）图纸所需的时间和查找和重用先前开发的解决方案，提高Buro Happold工程师的生产力。这将通过各种技术实现，包括计算机视觉（CV）、信息检索（IR）和自然语言处理（NLP）。助理将主要依靠从Buro Happold的大量CAD图纸数据库中提取的知识进行驱动，但在项目期间或未来的开发中还将考虑其他数据源（例如非结构化文档、模拟模型、建筑信息模型（BIM）数据）。将考虑知识表示技术（例如知识图谱、模式和本体）。
主要目标包括：
• 了解Buro Happold的主要工作流程及其可以通过拟议的AI / ML解决方案改进的关键领域
• 构建适用于ML模型训练和/或微调的可重复使用的数据集，从Buro Happold的大量CAD图纸数据库和其他文档中获取
• 开发能够在CAD图纸中识别和分类工程细节的ML模型，例如立面连接类型、连接元素、结构元素、房间类型等，以便促进先前设计解决方案的查询和发现
• 开发能够识别需要专家审查的图纸特定区域的ML模型，以提高CAD审查流程的效率
• 与其他计算团队的软件工程师合作，促进模型在Buro Happold的工作流程中的部署。这将包括开发类似聊天机器人的助手，可以回答问题并查找有关先前工程解决方案的详细信息，并将其集成到公司的软件工具中，如BHoM框架
• 与Buro Happold的计算团队密切合作，确保成功开发和部署模型在公司内部
• 共同撰写论文，并参与Buro Happold内外的会议和传播活动
人员要求：
您应该拥有计算机科学或数据科学或相关学科的优秀学士学位和研究生学位，优秀的编程技能，良好的沟通技巧，并具有成功作为团队一员的经验。
我们期望职位持有人具备以下技术知识和个人技能：
必备条件：
• 计算机科学、数据科学或相关领域（例如人工智能）的至少2.1和理想情况下硕士学位
• 设计、开发和实施能够从复杂数据集中提取有意义见解的ML模型和算法的经验
• 理解计算机视觉和一些主要IR技术和NLP模型
• 熟练掌握编程：理想情况下使用Python，但还将考虑在ML中应用其他语言的熟练程度；理解C#是可取的；理解基本数据结构、算法和面向对象编程概念（理解基本设计模式是可取的）
• 熟悉开发ML模型和/或了解某些ML框架（例如Scikit-Learn、TensorFlow、PyTorch）
• 能够操作和查询数据（例如Pandas、Matplotlib、Seaborn）
• 理解数据库概念（SQL /非关系型/图形之间的区别）
• 数据预处理技术、特征工程和模型评估指标的经验
• 熟悉云计算平台（例如AWS、Azure、GCP）及其服务
• 使用版本控制工具（例如Git）的经验
可取条件：
• 计算机科学、数据科学或类似研究生学位的博士学位
• 对AEC的兴趣或在AEC行业的先前经验或研究
• 理解知识图谱和知识表示技术
• 用于从CAD图纸中提取数据的CV模型的经验
• 使用SQL和关系数据库进行数据检索和操作的经验
• 使用Azure或其他云服务的经验
• 使用Linux、SSH的经验
• 在将机器学习模型部署到生产环境、与其他软件工程师和DevOps团队合作方面具有经验
• 理解C#或Java
个人技能：
必备条件：
• 沟通技巧，包括书面和口头沟通，具备与学者和非技术利益相关者合作并传达技术概念的能力
• 能够理解自己专业领域以外的挑战，这些挑战可以从AI / ML应用中受益，通过倾听其他专家和利益相关者的意见
• 能够在团队环境中合作工作，也能够独立完成项目
• 出色的问题解决和批判性思维能力
• 能够进行独立研究，并通过期刊论文、会议、研讨会/研讨会全面准确地传达这些研究成果
可取条件：
• 独立工作，并在与项目主管和学术团队的定期会议中报告开发情况
• 能够证明良好的商业头脑，并能够规划、实施、评估和呈现可行的商业解决方案
有关更多信息，请联系Edlira Vakaj（edlira.vakaj@bcu.ac.uk）和Khalid Ismail（khalid.ismail@bcu.ac.uk）
更多详细信息：职位描述 
伦敦