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Planitar Inc.
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51 – 200 Mitarbeitende
BeratungHardwareImmobilien
Planitar Inc. entwickelt iGUIDE, eine Plattform zur Immobiliendokumentation, die PLANIX-Aufnahmegeräte mit Software verbindet. Aus einem einzigen Scan erstellt sie maßstabsgetreue Grundrisse, CAD-Dateien und immersive 3D-Rundgänge. Das Unternehmen bietet Immobilienfachleuten, Fotografen, Architekten, Versicherern, Sanierungsteams und Facility Managern automatische Messungen sowie Exportformate wie PDF, DWG, RVT und ESX. Optionales Hosting und Integrationen mit Werkzeugen wie Xactimate und MLS-Systemen unterstützen die Visualisierung und Dokumentation von Immobilien. Planitar kombiniert Hard- und Software mit Dienstleistungen geschulter iGUIDE Pros.
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Stellen im Unternehmen

MLOps Engineer

Entwickle und betreibe die Infrastruktur für das Training, die Bereitstellung und Überwachung der Grundriss-KI-Modelle von Planitar. Unterstütze die räumliche Immobilientechnologie iGUIDE in Desktopsoftware und automatisierten Workflows.

CAKanada
120.000 $ – 150.000 $ / Jahr
HybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
AWSC++DockerLinuxPythonPyTorch

Beschreibung

  • Entwickle ein automatisiertes Evaluierungssystem, das jedes neue Modell bewertet und Veröffentlichungen bei Rückschritten blockiert.
  • Automatisiere und versioniere Pipelines zur Datengenerierung und zum Modelltraining.
  • Richte das Experiment-Tracking ein und pflege eine Modellregistrierung.
  • Verpacke und stelle Modelle in der Desktop-Zeichnungsanwendung und der automatisierten Pipeline bereit, sodass separate Rollouts und Rollbacks möglich sind.
  • Betreibe LLM-basierte Agenten in der Produktion und erfasse dabei Prompt- und Modellversionen, Kosten sowie Latenz.
  • Überwache die Qualität, Drift und Kosten der Modelle in der Produktion.
  • Verwalte GPU-Rechenressourcen und CI/CD für maschinelles Lernen.

Anforderungen

  • Mindestens vier Jahre Erfahrung mit MLOps, ML-Plattformen oder ML-orientierter Softwareentwicklung, einschließlich der Überführung von Modellen in den Produktivbetrieb.
  • Sehr gute Python-Kenntnisse.
  • Fähigkeit, mit C++-Codebasen zu arbeiten.
  • Erfahrung mit PyTorch-Trainings-Workflows und dem ONNX-Export.
  • Erfahrung mit Tools für Experiment-Tracking, Modellregistrierungen und Datenversionierung wie MLflow, W&B oder DVC.
  • Erfahrung mit Docker, Workflow-Orchestrierung und CI/CD.
  • Erfahrung mit AWS und Linux-GPU-Umgebungen.
  • Fähigkeit, innerhalb eines kleinen Forschungsteams eigenständig die Verantwortung für eine Plattform zu übernehmen.

Zusatzleistungen

  • Flexibles Benefit-Programm, vollständig vom Arbeitgeber finanziert.
  • Umfassender Kranken- und Zahnversicherungsschutz.
  • Wahl zwischen einem Health Spending Account und einem Lifestyle Spending Account.
  • Arbeitgeberzuschuss von 3 % zum Deferred Profit Sharing Plan.
  • Hybrides Arbeitsumfeld.
  • Zuschuss zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Entwicklungsmöglichkeiten, während das Unternehmen wächst.
  • Unterstützung durch einen weltweit führenden Branchenakteur, die REA Group.

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