A Vantor térbeli hírszerzéssel foglalkozó vállalat, amely mesterséges intelligenciára kész, élő földgömböt és kereskedelmi képalkotó műholdakból álló konstellációt fejleszt. Platformjai egyesítik az űrből, a levegőből és a földről származó érzékelőadatokat, hogy támogassák a valós idejű feladatkiosztást, az érzékelők összehangolását, a nagy felbontású alaptérképeket, a radar- és optikai felvételeket, valamint az autonóm hírszerzési, megfigyelési és felderítési képességeket. A Vantor védelmi, hírszerzési, kormányzati és kereskedelmi ügyfeleket szolgál ki, csapatai pedig műholdas képalkotással, térinformatikai adatokkal, logisztikával és tanácsadással kapcsolatos technológiákon dolgoznak.
Vezető alkalmazott mesterségesintelligencia-kutató – Vantor, távmunka az Egyesült Államokban
Vezesse a Vantor térinformatikai intelligenciát biztosító platformjához készülő éles mesterségesintelligencia- és gépi tanulási rendszerek fejlesztését. Térinformatikai adatokat, képeket és multimodális modelleket alkalmazzon operatív intelligencia előállítására.
Leírás
- Fejlesszen és helyezzen üzembe olyan mesterségesintelligencia-alkalmazásokat, amelyek a nagyméretű térinformatikai adatokat hasznosítható és prediktív intelligenciává alakítják.
- Építsen és kezeljen teljes körű gépitanulási-folyamatokat az adatbetöltéstől, előfeldolgozástól és jellemzőmérnökségtől a tanításon, értékelésen és éles következtetésen át.
- Vigye éles környezetbe a következtetési, látás-nyelvi és multimodális modelleket képek, térinformatikai jelek és strukturált adatok felhasználásával.
- Tervezzen vállalati szintű tanítási és kísérletezési keretrendszereket automatizált munkafolyamatokkal, kísérletkövetéssel, benchmarkolással és reprodukálható értékeléssel.
- Fejlesszen szintetikus adathalmazokat és tesztelési keretrendszereket a modellek teljesítményének, robusztusságának és szélsőséges esetekben tanúsított viselkedésének értékelésére.
- Dolgozzon együtt szakterületi szakértőkkel, szoftvermérnökökkel, termékmenedzserekkel, kutatási együttműködőkkel és technológiai partnerekkel.
- Javítsa a modellek és a következtetés teljesítményét a skálázhatóság, a késleltetés, a költséghatékonyság és a megbízhatóság szempontjából modern felhőkörnyezetekben.
- Tartsa fenn az éles következtetési rendszereket, beleértve a monitorozást, a modellverziózást, az újratanítási munkafolyamatokat és a teljesítménymérést.
- Értékelje az alapmodellek, a generatív mesterséges intelligencia, a multimodális tanulás és a következtetési rendszerek fejlődését gyakorlati alkalmazhatóság szempontjából.
- A kódellenőrzések, a dokumentáció, a fegyelmezett kísérletezés és az együttműködésen alapuló problémamegoldás révén tartsa fenn a mérnöki minőséget.
- Járuljon hozzá a következő generációs Föld-AI-képességek fejlesztéséhez.
Követelmények
- Amerikai személyi státusszal kell rendelkeznie amerikai állampolgárként, állandó lakosként, menedékesként vagy menekültként.
- Számítástechnikai, gépi tanulási, mesterségesintelligencia-, alkalmazott matematikai vagy kapcsolódó műszaki területen szerzett mesterfokozat vagy doktori fokozat, illetve ezzel egyenértékű gyakorlati tapasztalat.
- Legalább öt év tapasztalat éles környezetben működő gépitanulási-rendszerek fejlesztésében és üzembe helyezésében.
- Tapasztalat végponttól végpontig terjedő gépitanulási-folyamatok tervezésében és megvalósításában.
- Tapasztalat mélytanulási modellek fejlesztésében és üzembe helyezésében.
- Tapasztalat látás-nyelvi modellekkel, multimodális tanulással, következtetési modellekkel, nagyméretű nyelvi modellekkel, számítógépes látással vagy térinformatikai mesterséges intelligenciával.
- Haladó szintű Python-programozási készség.
- Tapasztalat a PyTorch, TensorFlow vagy JAX használatában.
- Tapasztalat reprodukálható kísérletezési folyamatok létrehozásában.
- Tapasztalat modellek üzembe helyezésében modern felhőinfrastruktúrával és konténerizált rendszerekkel.
- Jártasság az elosztott tanításban, a nagyméretű adatfeldolgozásban és a modelloptimalizálási módszerekben.
- Képesség a kutatási, mérnöki és termékcsapatok közötti hatékony munkavégzésre.
- Általában nyolc év kapcsolódó tapasztalat szükséges alapképzési diplomával, hat év mesterfokozattal vagy három év doktori fokozattal, illetve ezzel egyenértékű tapasztalat.
- Előnyt jelent a térinformatikai adatokkal, távérzékeléssel, műholdképekkel vagy Föld-megfigyelési rendszerekkel szerzett tapasztalat.
- Előnyt jelent az alapmodellek, multimodális modellek vagy ügynökalapú mesterségesintelligencia-rendszerek létrehozásában vagy finomhangolásában szerzett tapasztalat.
- Előnyt jelent a Google Cloud Platform ismerete.
- Előnyt jelent a modellmonitorozás, az értékelési folyamatok és az automatizált újratanítási rendszerek megvalósításában szerzett tapasztalat.
- Előnyt jelentenek a nyílt forráskódú mesterségesintelligencia-projektekhez való hozzájárulások, kutatási publikációk vagy szabadalmak.
Juttatások
- 401(k) nyugdíjprogram vállalati hozzájárulással.
- Mentális egészséget támogató erőforrások.
- Diákhitel-visszafizetési támogatás.
- Örökbefogadási költségtérítés.
- Kisállat-biztosítás.
- A hozzájárulás, a vállalati teljesítmény és az egyéni eredmények alapján járó ösztönző juttatásra való jogosultság.