Vantor est une entreprise de renseignement spatial qui développe un globe vivant prêt pour l’intelligence artificielle ainsi qu’une constellation commerciale de satellites d’imagerie. Ses plateformes rassemblent des données provenant de capteurs spatiaux, aériens et terrestres afin de prendre en charge l’affectation de missions en temps réel, l’orchestration des capteurs, des cartes de base haute résolution, des images radar et optiques, ainsi que des capacités autonomes de renseignement, de surveillance et de reconnaissance. Vantor accompagne des clients de la défense, du renseignement, des administrations et du secteur commercial, avec des équipes travaillant sur des technologies liées à l’imagerie satellitaire, aux données géospatiales, à la logistique et au conseil.
Scientifique principal en IA appliquée - Vantor, télétravail aux États-Unis
Dirigez le développement de systèmes d’IA et d’apprentissage automatique prêts pour la production pour la plateforme d’intelligence spatiale de Vantor. Appliquez des données géospatiales, des images et des modèles multimodaux pour produire des renseignements opérationnels.
Description
- Développer et déployer des applications d’IA qui transforment des données géospatiales à grande échelle en renseignements exploitables et prédictifs.
- Créer et gérer des pipelines complets d’apprentissage automatique couvrant l’ingestion des données, le prétraitement, l’ingénierie des caractéristiques, l’entraînement, l’évaluation et l’inférence en production.
- Mettre en production des modèles de raisonnement, de vision-langage et multimodaux à l’aide d’images, de signaux géospatiaux et de données structurées.
- Concevoir des cadres d’entraînement et d’expérimentation d’entreprise avec des flux de travail automatisés, le suivi des expériences, l’évaluation comparative et une évaluation reproductible.
- Développer des jeux de données synthétiques et des outils de test pour évaluer les performances, la robustesse et le comportement des modèles dans les cas limites.
- Travailler avec des spécialistes du domaine, des ingénieurs logiciels, des responsables produit, des collaborateurs de recherche et des partenaires technologiques.
- Améliorer les performances des modèles et de l’inférence en matière d’échelle, de latence, d’efficacité des coûts et de fiabilité dans des environnements cloud modernes.
- Maintenir les systèmes d’inférence en production, notamment la surveillance, le versionnage des modèles, les flux de travail de réentraînement et la mesure des performances.
- Évaluer les avancées en matière de modèles fondamentaux, d’IA générative, d’apprentissage multimodal et de systèmes de raisonnement afin de les appliquer concrètement.
- Garantir la qualité de l’ingénierie au moyen de revues de code, de documentation, d’une expérimentation rigoureuse et d’une résolution collaborative des problèmes.
- Contribuer au développement des capacités d’IA de la Terre de prochaine génération.
Exigences
- Doit posséder le statut de personne américaine, en tant que citoyen américain, résident permanent, demandeur d’asile ou réfugié.
- Master ou doctorat en informatique, apprentissage automatique, intelligence artificielle, mathématiques appliquées ou discipline technique connexe, ou expérience pratique équivalente.
- Au moins cinq ans d’expérience dans la création et le déploiement de systèmes d’apprentissage automatique en production.
- Expérience dans la conception et la mise en œuvre de pipelines d’apprentissage automatique de bout en bout.
- Expérience dans le développement et le déploiement de modèles d’apprentissage profond.
- Expérience des modèles de vision-langage, de l’apprentissage multimodal, des modèles de raisonnement, des grands modèles de langage, de la vision par ordinateur ou de l’IA géospatiale.
- Maîtrise avancée de la programmation Python.
- Expérience avec PyTorch, TensorFlow ou JAX.
- Expérience dans la création de pipelines d’expérimentation reproductibles.
- Expérience dans le déploiement de modèles avec une infrastructure cloud moderne et des systèmes conteneurisés.
- Connaissance de l’entraînement distribué, du traitement de données à grande échelle et des méthodes d’optimisation des modèles.
- Capacité à travailler efficacement avec des équipes de recherche, d’ingénierie et produit.
- Le poste exige généralement huit ans d’expérience connexe avec une licence, six ans avec un master ou trois ans avec un doctorat, ou une expérience équivalente.
- Une expérience des données géospatiales, de la télédétection, des images satellitaires ou des systèmes d’observation de la Terre est souhaitée.
- Une expérience de la création ou de l’ajustement de modèles fondamentaux, de modèles multimodaux ou de systèmes d’IA agentique est souhaitée.
- La connaissance de Google Cloud Platform est souhaitée.
- Une expérience de la mise en œuvre de la surveillance des modèles, de pipelines d’évaluation et de systèmes de réentraînement automatisés est souhaitée.
- Des contributions à des projets d’IA open source, à des publications de recherche ou à des brevets sont souhaitées.
Avantages
- Plan 401(k) avec contributions de l’entreprise.
- Ressources de soutien en santé mentale.
- Aide au remboursement des prêts étudiants.
- Remboursement des frais d’adoption.
- Assurance pour animaux de compagnie.
- Éligibilité à une rémunération incitative fondée sur la contribution, les performances de l’entreprise et les résultats individuels.