Vantor es una empresa de inteligencia espacial que desarrolla un globo terráqueo viviente preparado para la inteligencia artificial y una constelación comercial de satélites de observación. Sus plataformas integran datos de sensores espaciales, aéreos y terrestres para facilitar la asignación de tareas en tiempo real, la coordinación de sensores, mapas base de alta resolución, imágenes de radar y ópticas, y capacidades autónomas de inteligencia, vigilancia y reconocimiento. Vantor presta servicios a clientes de defensa, inteligencia, gobiernos y empresas comerciales, con equipos que trabajan en tecnologías relacionadas con la observación satelital, los datos geoespaciales, la logística y la consultoría.
Científico principal de IA aplicada - Vantor, remoto en Estados Unidos
Lidera el desarrollo de sistemas de IA y aprendizaje automático listos para producción para la plataforma de inteligencia espacial de Vantor. Aplica datos geoespaciales, imágenes y modelos multimodales para generar inteligencia operativa.
Descripción
- Desarrollar e implementar aplicaciones de IA que conviertan datos geoespaciales a gran escala en inteligencia práctica y predictiva.
- Crear y gestionar canalizaciones completas de aprendizaje automático que abarquen la ingesta de datos, el preprocesamiento, la ingeniería de características, el entrenamiento, la evaluación y la inferencia en producción.
- Poner en producción modelos de razonamiento, visión-lenguaje y multimodales utilizando imágenes, señales geoespaciales y datos estructurados.
- Diseñar marcos empresariales de entrenamiento y experimentación con flujos de trabajo automatizados, seguimiento de experimentos, pruebas comparativas y evaluación reproducible.
- Desarrollar conjuntos de datos sintéticos y herramientas de pruebas para evaluar el rendimiento, la robustez y el comportamiento en casos extremos de los modelos.
- Trabajar con especialistas en el dominio, ingenieros de software, gerentes de producto, colaboradores de investigación y socios tecnológicos.
- Mejorar el rendimiento de los modelos y la inferencia en términos de escalabilidad, latencia, eficiencia de costes y fiabilidad en entornos modernos de nube.
- Mantener sistemas de inferencia en producción, incluidos la supervisión, el control de versiones de modelos, los flujos de trabajo de reentrenamiento y la medición del rendimiento.
- Evaluar los avances en modelos fundacionales, IA generativa, aprendizaje multimodal y sistemas de razonamiento para su aplicación práctica.
- Mantener la calidad de ingeniería mediante revisiones de código, documentación, experimentación disciplinada y resolución colaborativa de problemas.
- Contribuir al desarrollo de capacidades de IA terrestre de próxima generación.
Requisitos
- Debe tener la condición de persona estadounidense, como ciudadano estadounidense, residente permanente, asilado o refugiado.
- Maestría o doctorado en Informática, Aprendizaje Automático, Inteligencia Artificial, Matemáticas Aplicadas o una disciplina técnica relacionada, o experiencia práctica equivalente.
- Al menos cinco años de experiencia creando e implementando sistemas de aprendizaje automático en producción.
- Experiencia diseñando y entregando canalizaciones de aprendizaje automático de extremo a extremo.
- Experiencia desarrollando e implementando modelos de aprendizaje profundo.
- Experiencia con modelos de visión-lenguaje, aprendizaje multimodal, modelos de razonamiento, modelos de lenguaje de gran escala, visión artificial o IA geoespacial.
- Conocimientos avanzados de programación en Python.
- Experiencia con PyTorch, TensorFlow o JAX.
- Experiencia creando canalizaciones de experimentación reproducibles.
- Experiencia implementando modelos con infraestructura moderna de nube y sistemas contenerizados.
- Familiaridad con el entrenamiento distribuido, el procesamiento de datos a gran escala y los métodos de optimización de modelos.
- Capacidad para trabajar eficazmente entre equipos de investigación, ingeniería y producto.
- Normalmente se requieren ocho años de experiencia relacionada con una licenciatura, seis años con una maestría o tres años con un doctorado, o experiencia equivalente.
- Se valora la experiencia trabajando con datos geoespaciales, teledetección, imágenes satelitales o sistemas de observación de la Tierra.
- Se valora la experiencia creando o ajustando modelos fundacionales, modelos multimodales o sistemas de IA agéntica.
- Se valora la familiaridad con Google Cloud Platform.
- Se valora la experiencia implementando supervisión de modelos, canalizaciones de evaluación y sistemas automatizados de reentrenamiento.
- Se valoran contribuciones a proyectos de IA de código abierto, publicaciones de investigación o patentes.
Beneficios
- Plan 401(k) con aportaciones equivalentes de la empresa.
- Recursos de apoyo para la salud mental.
- Asistencia para el reembolso de préstamos estudiantiles.
- Reembolso por adopción.
- Seguro para mascotas.
- Elegibilidad para compensación de incentivos basada en la contribución, el rendimiento de la empresa y los resultados individuales.