Planitar Inc.
Planitar Inc.
Planitar Inc. desarrolla iGUIDE, una plataforma de documentación inmobiliaria que combina el hardware de captura PLANIX con software para convertir un único escaneo en planos de planta medidos, archivos CAD y recorridos 3D inmersivos. La empresa ofrece a profesionales inmobiliarios, fotógrafos, arquitectos, aseguradoras, equipos de restauración y responsables de instalaciones mediciones automatizadas y formatos de exportación como PDF, DWG, RVT y ESX. El alojamiento opcional y las integraciones con herramientas como Xactimate y sistemas MLS facilitan los flujos de trabajo de visualización y documentación de propiedades. Planitar combina hardware y software con servicios de profesionales iGUIDE capacitados.

Ingeniero de MLOps

Desarrolla y opera la infraestructura utilizada para entrenar, implementar y supervisar los modelos de IA para planos de planta de Planitar. Da soporte a la tecnología inmobiliaria espacial iGUIDE en software de escritorio y flujos de trabajo automatizados.

Descripción

  • Desarrolla un sistema de evaluación automatizado que puntúe cada modelo nuevo y bloquee las publicaciones cuando detecte regresiones.
  • Automatiza y versiona la generación de datos y los procesos de entrenamiento de modelos.
  • Implementa el seguimiento de experimentos y mantiene un registro de modelos.
  • Empaqueta e implementa modelos en la aplicación de dibujo de escritorio y en el flujo automatizado, con despliegues y reversiones independientes.
  • Ejecuta agentes basados en LLM en producción y registra las versiones de las instrucciones y los modelos, así como los costes y la latencia.
  • Supervisa la calidad, la deriva y el coste de los modelos en producción.
  • Administra recursos de computación con GPU y CI/CD de aprendizaje automático.

Requisitos

  • Al menos cuatro años de experiencia en MLOps, plataformas de aprendizaje automático o ingeniería de software centrada en aprendizaje automático, incluida la puesta de modelos en producción.
  • Sólidos conocimientos de Python.
  • Capacidad para trabajar con bases de código en C++.
  • Experiencia con flujos de entrenamiento de PyTorch y exportación a ONNX.
  • Experiencia con herramientas de seguimiento de experimentos, registros de modelos y versionado de datos, como MLflow, W&B o DVC.
  • Experiencia con Docker, orquestación de flujos de trabajo y CI/CD.
  • Experiencia con AWS y entornos Linux con GPU.
  • Capacidad para hacerse cargo de una plataforma de forma autónoma dentro de un equipo de investigación pequeño.

Beneficios

  • Plan de beneficios flexibles financiado íntegramente por el empleador.
  • Cobertura integral de salud y dental.
  • Opción entre una cuenta de gastos de salud o una cuenta de gastos de estilo de vida.
  • Aporte equivalente del 3 % al plan de participación diferida en las ganancias.
  • Entorno de trabajo híbrido.
  • Incentivo para el desarrollo profesional.
  • Oportunidades de crecimiento a medida que la empresa se expande.
  • Apoyo de un líder mundial del sector a través de REA Group.

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