Pickle Robot Company développe des solutions robotiques pour les secteurs de la chaîne d’approvisionnement, de la logistique et de la fabrication. Ses systèmes combinent l’intelligence artificielle physique, l’intelligence artificielle générative, la vision industrielle et la manipulation robotique afin d’automatiser les tâches physiquement exigeantes dans les entrepôts. Son principal robot autonome décharge les marchandises non palettisées des conteneurs de transport, contribuant ainsi à réduire les efforts manuels et à améliorer la productivité des entrepôts. Avec une équipe de 11 à 50 employés et une série B de 50 millions de dollars récemment finalisée, Pickle Robot Company développe ses capacités produits et étend sa présence commerciale.
Ingénieur senior en apprentissage automatique, perception
Développez des modèles de vision et de préhension pour les systèmes d’automatisation d’entrepôts de Pickle Robot. Pilotez le développement des jeux de données, l’entraînement des modèles, l’expérimentation et l’évaluation afin d’améliorer la sécurité et l’efficacité logistique.
Description
- Traduire les objectifs de performance du picking en problèmes d’apprentissage automatique avec des prédictions, des étiquettes, des récompenses, des fonctions de perte et des critères de réussite clairement définis.
- Piloter la stratégie des jeux de données, notamment la génération de scènes synthétiques, les traitements de données distribués dans le cloud, le filtrage de la diversité des scènes et l’étiquetage auto-supervisé.
- Détecter et résoudre les goulots d’étranglement liés aux données.
- Ajuster de grands réseaux de vision avec des têtes de modèle propres à chaque tâche.
- Planifier et mener des expériences contrôlées, en choisissant les prochains tests et le moment de conclure.
- Créer des métriques hors ligne pour prévoir les performances des robots et des métriques en ligne pour améliorer la gestion des cas limites.
- Effectuer des revues de code approfondies.
- Accompagner les ingénieurs moins expérimentés.
- Contribuer à définir la feuille de route de la perception et de la préhension.
- Livrer des modèles déployables respectant les budgets de latence, avec des graphes exportables et des artefacts reproductibles.
- Collaborer avec les ingénieurs plateforme et robotique pour intégrer les systèmes d’exécution et optimiser l’inférence.
Exigences
- Au moins cinq ans d’expérience en apprentissage automatique et en vision par ordinateur, avec une expérience directe de la conduite de modèles depuis la définition du problème jusqu’à l’obtention de résultats mesurés.
- Capacité démontrée à formuler des problèmes et à transformer des exigences produit générales en tâches d’ingénierie précises.
- Expérience de la création de jeux de données à grande échelle par génération ou collecte, curation, contrôles qualité automatisés, analyse de la couverture et des biais, et apprentissage actif.
- Solides pratiques d’évaluation, notamment les références de base, les études d’ablation et la conception de métriques.
- Maîtrise experte de Python et PyTorch.
- Connaissance pratique des infrastructures d’entraînement dans le cloud, telles que GCP ou AWS, de Docker et des outils de suivi des expériences.
- Expérience professionnelle dans au moins un domaine : développement et entraînement de modèles multitâches, multimodaux ou multivues ; ou apprentissage auto-supervisé, fondé sur les résultats ou guidé par les récompenses.
Avantages
- Assurance maladie
- Couverture dentaire
- Couverture optique
- Congés illimités
- Jours fériés fédéraux et d’État rémunérés
- Cotisations au 401(k) équivalant à 5 % du salaire
- Frais de déplacement pris en charge par l’entreprise
- Avantages supplémentaires destinés à rendre le travail plus agréable, confortable et productif