Pickle Robot Company udvikler robotteknologi til forsyningskæder samt logistik- og produktionsindustrien. Virksomhedens systemer kombinerer fysisk AI, generativ AI, maskinsyn og robotbaseret håndtering for at automatisere fysisk krævende lagerarbejde. Virksomhedens flagskibsrobot arbejder autonomt med at losse ikke-palleterede varer fra skibscontainere, hvilket hjælper med at reducere den manuelle belastning og samtidig øge lagerproduktiviteten. Med et team på 11–50 medarbejdere og en nyligt afsluttet serie B-finansieringsrunde på 50 millioner dollar udvider Pickle Robot Company sine produktmuligheder og sin forretningsmæssige rækkevidde.
Senior maskinlæringsingeniør, perception
Udvikl syns- og gribemodeller til Pickle Robots lagerautomatiseringssystemer. Led arbejdet med datasæt, modeltræning, eksperimenter og evaluering for at øge sikkerheden og logistikeffektiviteten.
USA
Massachusetts170.100 $ – 227.400 $ / år
HybridFuldtidSeniorPåkrævet Sprog: engelskMaskinlæringsingeniørBeskrivelse
- Omsæt mål for plukkeydeevne til maskinlæringsproblemer med tydelige forudsigelser, etiketter, belønninger, tabsfunktioner og succeskriterier.
- Led strategien for datasæt, herunder syntetisk scenegenerering, distribuerede datakørsler i skyen, filtrering efter scenediversitet og selvvejledt annotering.
- Find og løs flaskehalse i dataarbejdet.
- Finjuster store visuelle grundmodeller med opgavespecifikke modelhoveder.
- Planlæg og gennemfør kontrollerede eksperimenter, vælg hvad der skal testes som det næste, og hvornår forsøget skal afsluttes.
- Skab offline-målinger, der forudsiger robotydelse, og online-målinger, der forbedrer håndteringen af særlige tilfælde.
- Gennemgå kode grundigt.
- Vejled mindre erfarne ingeniører.
- Bidrag til køreplanen for perception og gribning.
- Lever modeller, der kan sættes i drift inden for latenstidsbudgetter, med eksporterbare beregningsgrafer og reproducerbare artefakter.
- Samarbejd med platform- og robotingeniører om at integrere runtime-systemer og optimere inferens.
Krav
- Mindst fem års erfaring med maskinlæring og computervision, herunder personlig erfaring med at føre modeller fra problemformulering til målte resultater.
- Dokumenteret evne til at formulere problemer og omsætte brede produktkrav til konkret ingeniørarbejde.
- Erfaring med at opbygge datasæt i stor skala gennem generering eller indsamling, kuratering, automatiserede kvalitetstjek, analyse af dækning og bias samt aktiv læring.
- Stærke evalueringsmetoder, herunder baselines, ablationsstudier og udformning af målinger.
- Ekspertfærdigheder i Python og PyTorch.
- Praktisk kendskab til cloudinfrastruktur til træning, såsom GCP eller AWS, Docker og værktøjer til eksperimenttracking.
- Erhvervserfaring inden for mindst ét område: udvikling og træning af modeller med flere opgaver, modaliteter eller synsvinkler; eller selvvejledt, resultatbaseret eller belønningsstyret læring.
Fordele
- Sundhedsforsikring
- Tandforsikring
- Synsforsikring
- Ubegrænset ferie
- Betalte føderale og delstatslige helligdage
- 401(k)-bidrag svarende til 5 % af lønnen
- Rejseudgifter betalt af virksomheden
- Yderligere personalegoder, der skal gøre arbejdet sjovere, mere behageligt og produktivt