Clera

Senior Geospatial Machine Learning Engineer

Senior · Удалённо · Английский B2

Не указано: география

Навыки

  • Airflow
  • Computer Vision
  • Dagster / Prefect / Luigi
  • Решения на данных
  • dbt
  • Отладка и поиск ошибок
  • Grafana
Ещё 8
  • Machine Learning
  • Мониторинг и observability
  • Prometheus
  • Python
  • PyTorch
  • Sentry
  • scikit-learn
  • TensorFlow

О компании и продукте

  • Join a mission-driven, AI-powered climate tech company using advanced satellite imagery to help utilities prevent wildfires and power outages by identifying vegetation risks before they become critical. As a Senior Geospatial Machine Learning Engineer on the Vegetation Modeling team, you'll develop and improve ML solutions that analyze geospatial data and satellite imagery at scale — making a direct impact on grid resilience and climate action. The team spans the Americas and Europe, and this role is fully remote.

Задачи

  • Develop new vegetation intelligence products using geospatial Python libraries, machine learning, and deep learning techniques
  • Maintain and improve existing products through data exploration, model optimization, and debugging using tools such as QGIS, Dagster, Sentry, and Grafana
  • Lead projects end-to-end — from planning and execution through delivery — and communicate the value of your work to cross-functional stakeholders across the organization
  • Build measurement frameworks and tooling to evaluate model performance and guide data-driven decisions about where to focus impact
  • Collaborate with upstream data ingestion teams and downstream product delivery teams to shape platform architecture and pipelines

Требования

  • Required (Dealbreakers)
  • 5+ years of experience as a Machine Learning Engineer or Data Scientist building and deploying production ML/deep learning models
  • Demonstrated experience building computer vision or deep learning models on satellite or aerial imagery
  • Proficiency with geospatial Python libraries (e.g., rasterio, geopandas, shapely, GDAL) and geospatial data formats
  • Experience with Python-based ML/deep learning frameworks (e.g., TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
  • Experience with data pipeline orchestration tools (e.g., Dagster, Airflow, dbt) or equivalent workflow management systems
  • Experience with QGIS or equivalent geospatial visualization and analysis software
  • Experience with model monitoring, evaluation metrics, and performance measurement in production environments
  • Familiarity with monitoring and observability tools (e.g., Grafana, Sentry, Prometheus)

Будет плюсом

  • Experience working with multi-spectral or hyperspectral satellite imagery data
  • Background in vegetation analysis, forestry, agriculture, or environmental monitoring applications
  • Experience leading cross-functional projects or initiatives from planning through delivery
  • Passion for climate action and applying technology to complex, real-world environmental problems

Условия

  • Compensation details were not provided for this role
  • A competitive package commensurate with experience is expected for a senior-level position at a well-funded climate tech company
  • LOCATION
  • Work arrangement: Fully remote
  • Eligible locations: Canada, United States, and select European countries
  • Visa sponsorship: Not available — candidates must have existing work authorization

Паспорт вакансии

История публикации

Появилась в Вакандии26 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели 26 дней назад
Среди похожихНет данных172 из 30 · у похожих вакансий почти одинаковый возраст — сравнивать нечего

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

ГрейдSeniorвычитано из текста вакансии
Формат работыУдалённовычитано из текста вакансии
Географияне указана
Зарплата≈ 20 000 USD в месяцнаша оценка, в вакансии не названа

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.

Полнота карточки753 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки работодателя нет, показана наша оценка

Проверка Вакандии

Источники и свежесть

Тип источника
Карьерный сайт работодателя
Найдено публикаций
1
Посмотреть публикации и даты
  • ashbyОсновная публикация · 2026-08-16

Работодатель

Clera

50 активных вакансий · вилка работодателя указана в 72%

Открыть профиль компании

Безопасность

Отклик уходит на сайт источника

Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайтеjobs.ashbyhq.com.

Признаки мошенничества
  • Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование.
  • Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам».
  • Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением.
  • Обещают большой доход без опыта и без деталей задач.

Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.

Продолжить поиск

Похожие вакансии

Причина сходства указана на каждой карточке