A Pickle Robot Company a beszállítási lánc, a logisztika és a gyártás számára fejleszt robotikai megoldásokat. Rendszerei a fizikai mesterséges intelligenciát, a generatív mesterséges intelligenciát, a gépi látást és a robotikus manipulációt ötvözve automatizálják a fizikailag megterhelő raktári munkafolyamatokat. A vállalat zászlóshajójaként működő autonóm robot raklapozatlan árukat rak ki a szállítókonténerekből, ezáltal csökkenti a kézi munka okozta fizikai megterhelést és javítja a raktári termelékenységet. A 11–50 főt foglalkoztató, nemrég pedig egy 50 millió dolláros B sorozatú finanszírozási kört lezáró Pickle Robot Company bővíti termékei képességeit és üzleti jelenlétét.
Vezető gépi tanulási mérnök, észlelés
Látási és megfogási modelleket fejleszt a Pickle Robot raktárautomatizálási rendszereihez. Az adatállományok fejlesztését, a modellképzést, a kísérletezést és az értékelést irányítja a biztonság és a logisztikai hatékonyság javítása érdekében.
Egyesült Államok
Massachusetts170 100 $ – 227 400 $ / év
HibridTeljes munkaidőSzeniorKötelező Nyelv: angolGépi tanulási mérnökLeírás
- A komissiózási teljesítménycélokat alakítsa egyértelmű előrejelzésekkel, címkékkel, jutalmakkal, veszteségfüggvényekkel és sikerkritériumokkal rendelkező gépi tanulási problémákká.
- Irányítsa az adatállomány-stratégiát, beleértve a szintetikus jelenetek létrehozását, az elosztott felhőalapú adatfeldolgozási feladatokat, a jelenetek változatosságának szűrését és az önfelügyelt címkézést.
- Tárja fel és szüntesse meg az adatokkal kapcsolatos szűk keresztmetszeteket.
- Finomhangolja a nagy látási gerinchálózatokat feladatspecifikus modellfejekkel.
- Tervezzen és végezzen ellenőrzött kísérleteket; válassza ki, mit érdemes legközelebb tesztelni, és mikor kell lezárni a kísérletet.
- Készítsen a robot teljesítményét előrejelző offline mérőszámokat, valamint a szélsőséges esetek kezelését javító online mérőszámokat.
- Végezzen alapos kódellenőrzést.
- Mentorálja a kevésbé tapasztalt mérnököket.
- Vegyen részt az észlelési és megfogási fejlesztési ütemterv alakításában.
- Szállítson telepíthető modelleket a késleltetési kereteken belül, exportálható számítási gráfokkal és reprodukálható eredményekkel.
- Dolgozzon együtt a platform- és robotikai mérnökökkel a futásidejű rendszerek integrálásán és a következtetés optimalizálásán.
Követelmények
- Legalább öt év tapasztalat a gépi tanulás és a számítógépes látás területén, beleértve azt, hogy a problémameghatározástól a mért eredményekig személyesen vitt végig modelleket.
- Bizonyított képesség a problémák pontos megfogalmazására és az általános termékkövetelmények konkrét mérnöki feladatokká alakítására.
- Tapasztalat nagyléptékű adatállományok létrehozásában generálással vagy adatgyűjtéssel, válogatással, automatizált minőségellenőrzéssel, lefedettség- és torzításelemzéssel, valamint aktív tanulással.
- Magas szintű értékelési gyakorlat, beleértve az alapméréseket, az ablációs vizsgálatokat és a mérőszámok megtervezését.
- Python és PyTorch magas szintű, szakértői ismerete.
- Gyakorlati ismeretek felhőalapú tanítási infrastruktúrákról, például a GCP-ről vagy az AWS-ről, a Dockerről és a kísérletkövető eszközökről.
- Szakmai tapasztalat legalább az egyik területen: többfeladatos, multimodális vagy többnézetű modellek fejlesztése és tanítása; vagy önfelügyelt, eredményalapú, illetve jutalomvezérelt tanulás.
Juttatások
- Egészségbiztosítás
- Fogászati ellátás
- Látásbiztosítás
- Korlátlan szabadság
- Fizetett szövetségi és állami ünnepnapok
- A fizetés 5%-ának megfelelő 401(k)-hozzájárulás
- A cég által fizetett utazási költségek
- További juttatások, amelyek kellemesebbé, kényelmesebbé és hatékonyabbá teszik a munkát