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1.001 – 5.000 Mitarbeitende
BeratungLogistikVerteidigung
Vantor ist ein Unternehmen für räumliche Intelligenz, das einen KI-fähigen digitalen Globus und eine kommerzielle Konstellation von Bildgebungssatelliten entwickelt. Seine Plattformen führen Sensordaten aus dem Weltraum, aus der Luft und vom Boden zusammen, um Echtzeit-Aufgabensteuerung, Sensororchestrierung, hochauflösende Basiskarten, Radar- und optische Aufnahmen sowie autonome Fähigkeiten für Nachrichtengewinnung, Überwachung und Aufklärung zu ermöglichen. Vantor bedient Kunden aus den Bereichen Verteidigung, Nachrichtendienste, Regierung und Wirtschaft. Die Teams arbeiten an Technologien für Satellitenbildgebung, Geodaten, Logistik und Beratung.
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Principal Applied AI Scientist – Vantor, Remote in den USA

Leiten Sie die Entwicklung produktiver KI- und Machine-Learning-Systeme für Vantors Plattform für räumliche Intelligenz. Nutzen Sie Geodaten, Bildmaterial und multimodale Modelle, um operative Erkenntnisse zu gewinnen.

USVereinigte Staaten
150.000 $ – 220.000 $ / Jahr
RemoteVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischKI-ForschungswissenschaftlerMachine-Learning-Ingenieur
CloudFernerkundungGoogle Cloud PlatformPythonPyTorchTensorFlow

Beschreibung

  • Entwickeln und implementieren Sie KI-Anwendungen, die groß angelegte Geodaten in umsetzbare und prädiktive Erkenntnisse verwandeln.
  • Erstellen und verwalten Sie vollständige Machine-Learning-Pipelines – von der Datenaufnahme, Vorverarbeitung und Feature-Entwicklung über das Training und die Evaluierung bis zur Inferenz in der Produktion.
  • Überführen Sie Reasoning-, Vision-Language- und multimodale Modelle mithilfe von Bildmaterial, Geosignalen und strukturierten Daten in die Produktion.
  • Entwerfen Sie unternehmensweite Frameworks für Training und Experimente mit automatisierten Workflows, Experiment-Tracking, Benchmarking und reproduzierbarer Evaluierung.
  • Entwickeln Sie synthetische Datensätze und Testumgebungen, um Modellleistung, Robustheit und Verhalten in Grenzfällen zu bewerten.
  • Arbeiten Sie mit Fachexpertinnen und -experten, Softwareentwicklerinnen und -entwicklern, Produktmanagerinnen und -managern, Forschungspartnern und Technologiepartnern zusammen.
  • Verbessern Sie die Modell- und Inferenzleistung im Hinblick auf Skalierbarkeit, Latenz, Kosteneffizienz und Zuverlässigkeit in modernen Cloud-Umgebungen.
  • Betreiben und pflegen Sie produktive Inferenzsysteme, einschließlich Monitoring, Modellversionierung, Workflows für erneutes Training und Leistungsmessung.
  • Bewerten Sie Entwicklungen bei Foundation-Modellen, generativer KI, multimodalem Lernen und Reasoning-Systemen im Hinblick auf praktische Anwendungen.
  • Sichern Sie die technische Qualität durch Code-Reviews, Dokumentation, diszipliniertes Experimentieren und gemeinsames Lösen von Problemen.
  • Tragen Sie zur Entwicklung der nächsten Generation von Earth-AI-Funktionen bei.

Anforderungen

  • Sie müssen den Status einer US-Person besitzen, also US-Staatsbürger, dauerhafte Einwohnerin bzw. dauerhafter Einwohner, Asylberechtigte bzw. Asylberechtigter oder Flüchtling sein.
  • Masterabschluss oder Promotion in Informatik, Machine Learning, künstlicher Intelligenz, angewandter Mathematik oder einer verwandten technischen Fachrichtung oder gleichwertige praktische Erfahrung.
  • Mindestens fünf Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung produktiver Machine-Learning-Systeme.
  • Erfahrung im Entwurf und in der Umsetzung durchgängiger Machine-Learning-Pipelines.
  • Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Deep-Learning-Modellen.
  • Erfahrung mit Vision-Language-Modellen, multimodalem Lernen, Reasoning-Modellen, Large Language Models, Computer Vision oder Geospatial AI.
  • Fortgeschrittene Python-Kenntnisse.
  • Erfahrung mit PyTorch, TensorFlow oder JAX.
  • Erfahrung mit der Erstellung reproduzierbarer Experimentier-Pipelines.
  • Erfahrung mit der Implementierung von Modellen mithilfe moderner Cloud-Infrastruktur und containerisierter Systeme.
  • Vertrautheit mit verteiltem Training, groß angelegter Datenverarbeitung und Methoden zur Modelloptimierung.
  • Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit an der Schnittstelle von Forschung, Engineering und Produktentwicklung.
  • In der Regel acht Jahre einschlägige Erfahrung mit Bachelorabschluss, sechs Jahre mit Masterabschluss oder drei Jahre mit Promotion oder gleichwertige Erfahrung.
  • Erfahrung mit Geodaten, Fernerkundung, Satellitenbildern oder Erdbeobachtungssystemen ist von Vorteil.
  • Erfahrung in der Entwicklung oder Feinabstimmung von Foundation-Modellen, multimodalen Modellen oder agentischen KI-Systemen ist von Vorteil.
  • Vertrautheit mit der Google Cloud Platform ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit der Implementierung von Modell-Monitoring, Evaluierungspipelines und Systemen für automatisiertes erneutes Training ist von Vorteil.
  • Beiträge zu Open-Source-KI-Projekten, wissenschaftliche Veröffentlichungen oder Patente sind von Vorteil.

Zusatzleistungen

  • 401(k)-Plan mit Arbeitgeberzuschüssen.
  • Ressourcen zur Unterstützung der psychischen Gesundheit.
  • Unterstützung bei der Rückzahlung von Studienkrediten.
  • Erstattung von Adoptionskosten.
  • Haustierversicherung.
  • Anspruch auf eine variable Vergütung abhängig von Beitrag, Unternehmensergebnis und individueller Leistung.

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