Vantor е компания за пространствен интелект, която разработва жива планета, готова за използване на изкуствен интелект, и съзвездие от търговски спътници за заснемане. Нейните платформи обединяват данни от сензори в космоса, въздуха и на земята, за да поддържат задачи в реално време, координиране на сензори, базови карти с висока разделителна способност, радарни и оптични изображения, както и автономни възможности за разузнаване, наблюдение и рекогносцировка. Vantor обслужва клиенти от отбраната, разузнаването, държавното управление и търговския сектор, а екипите ѝ работят по технологии, свързани със сателитното заснемане, геопространствените данни, логистиката и консултирането.
Водещ учен по приложен изкуствен интелект – Vantor, дистанционна работа в Съединените щати
Ръководете разработването на продукционни системи за изкуствен интелект и машинно обучение за платформата за пространствен интелект на Vantor. Прилагайте геопространствени данни, изображения и мултимодални модели за създаване на оперативна разузнавателна информация.
Описание
- Разработване и внедряване на приложения с изкуствен интелект, които превръщат мащабни геопространствени данни в приложима и прогнозна информация.
- Изграждане и управление на цялостни конвейери за машинно обучение, обхващащи приемане на данни, предварителна обработка, инженеринг на характеристики, обучение, оценяване и продукционно инференциране.
- Внедряване в продукция на модели за разсъждение, визуално-езикови и мултимодални модели чрез изображения, геопространствени сигнали и структурирани данни.
- Проектиране на корпоративни рамки за обучение и експериментиране с автоматизирани работни процеси, проследяване на експерименти, сравнителен анализ и възпроизводимо оценяване.
- Разработване на синтетични набори от данни и тестови инструменти за оценяване на производителността, устойчивостта и поведението на моделите в крайни случаи.
- Работа със специалисти по предметната област, софтуерни инженери, продуктови мениджъри, изследователски сътрудници и технологични партньори.
- Подобряване на производителността на моделите и инференцирането за мащабируемост, латентност, разходна ефективност и надеждност в съвременни облачни среди.
- Поддържане на продукционни системи за инференциране, включително мониторинг, версиониране на модели, работни процеси за повторно обучение и измерване на производителността.
- Оценяване на развитието при фундаменталните модели, генеративния изкуствен интелект, мултимодалното обучение и системите за разсъждение с оглед на практическо приложение.
- Поддържане на инженерното качество чрез прегледи на кода, документация, дисциплинирано експериментиране и съвместно решаване на проблеми.
- Принос към разработването на изкуствен интелект за Земята от следващо поколение.
Изисквания
- Трябва да има статут на лице от САЩ като гражданин на САЩ, постоянно пребиваващ, лице с предоставено убежище или бежанец.
- Магистърска или докторска степен по компютърни науки, машинно обучение, изкуствен интелект, приложна математика или сродна техническа дисциплина, или еквивалентен практически опит.
- Най-малко пет години опит в изграждането и внедряването на продукционни системи за машинно обучение.
- Опит в проектирането и реализирането на цялостни конвейери за машинно обучение.
- Опит в разработването и внедряването на модели за дълбоко обучение.
- Опит с визуално-езикови модели, мултимодално обучение, модели за разсъждение, големи езикови модели, компютърно зрение или геопространствен изкуствен интелект.
- Напреднали умения по програмиране на Python.
- Опит с PyTorch, TensorFlow или JAX.
- Опит в създаването на възпроизводими конвейери за експериментиране.
- Опит във внедряването на модели с модерна облачна инфраструктура и контейнеризирани системи.
- Познаване на разпределено обучение, обработка на мащабни данни и методи за оптимизация на модели.
- Способност за ефективна работа между изследователски, инженерни и продуктови екипи.
- Обикновено се изискват осем години свързан опит с бакалавърска степен, шест години с магистърска степен или три години с докторска степен, или еквивалентен опит.
- Предпочитан е опит с геопространствени данни, дистанционни изследвания, сателитни изображения или системи за наблюдение на Земята.
- Предпочитан е опит в изграждането или донастройването на фундаментални модели, мултимодални модели или агентни системи с изкуствен интелект.
- Предпочитано е познаване на Google Cloud Platform.
- Предпочитан е опит в реализирането на мониторинг на модели, конвейери за оценяване и автоматизирани системи за повторно обучение.
- Предпочитат се приноси към проекти за изкуствен интелект с отворен код, научни публикации или патенти.
Придобивки
- План 401(k) с вноски от компанията.
- Ресурси за подкрепа на психичното здраве.
- Помощ за погасяване на студентски заеми.
- Възстановяване на разходи за осиновяване.
- Застраховка за домашни любимци.
- Право на стимулиращо възнаграждение въз основа на приноса, резултатите на компанията и индивидуалните резултати.