Vantor è un’azienda di intelligence spaziale che sviluppa un globo terrestre vivente predisposto per l’intelligenza artificiale e una costellazione commerciale di satelliti per l’imaging. Le sue piattaforme riuniscono dati provenienti da sensori spaziali, aerei e terrestri per supportare l’assegnazione di missioni in tempo reale, l’orchestrazione dei sensori, mappe di base ad alta risoluzione, immagini radar e ottiche e capacità autonome di intelligence, sorveglianza e ricognizione. Vantor serve clienti della difesa, dell’intelligence, delle amministrazioni pubbliche e del settore commerciale, con team impegnati in tecnologie legate all’imaging satellitare, ai dati geospaziali, alla logistica e alla consulenza.
Scienziato principale di IA applicata - Vantor, da remoto negli Stati Uniti
Guidare lo sviluppo di sistemi di IA e apprendimento automatico pronti per la produzione per la piattaforma di intelligence spaziale di Vantor. Applicare dati geospaziali, immagini e modelli multimodali per generare intelligence operativa.
Descrizione
- Sviluppare e implementare applicazioni di IA che trasformino dati geospaziali su larga scala in intelligence operativa e predittiva.
- Creare e gestire pipeline complete di apprendimento automatico che comprendano acquisizione dei dati, pre-elaborazione, ingegneria delle caratteristiche, addestramento, valutazione e inferenza in produzione.
- Portare in produzione modelli di ragionamento, visione-linguaggio e multimodali utilizzando immagini, segnali geospaziali e dati strutturati.
- Progettare framework aziendali per l’addestramento e la sperimentazione con flussi di lavoro automatizzati, tracciamento degli esperimenti, benchmarking e valutazione riproducibile.
- Sviluppare dataset sintetici e strumenti di test per valutare prestazioni, robustezza e comportamento dei modelli nei casi limite.
- Collaborare con specialisti del dominio, ingegneri del software, responsabili di prodotto, ricercatori e partner tecnologici.
- Migliorare le prestazioni dei modelli e dell’inferenza in termini di scalabilità, latenza, efficienza dei costi e affidabilità negli ambienti cloud moderni.
- Gestire i sistemi di inferenza in produzione, inclusi monitoraggio, versionamento dei modelli, flussi di lavoro di riaddestramento e misurazione delle prestazioni.
- Valutare gli sviluppi nei modelli fondazionali, nell’IA generativa, nell’apprendimento multimodale e nei sistemi di ragionamento per applicazioni pratiche.
- Garantire la qualità ingegneristica attraverso revisioni del codice, documentazione, sperimentazione rigorosa e risoluzione collaborativa dei problemi.
- Contribuire allo sviluppo di capacità di IA della Terra di nuova generazione.
Requisiti
- Deve avere lo status di persona statunitense, in quanto cittadino statunitense, residente permanente, asilato o rifugiato.
- Laurea magistrale o dottorato in Informatica, Apprendimento automatico, Intelligenza artificiale, Matematica applicata o disciplina tecnica correlata, oppure esperienza pratica equivalente.
- Almeno cinque anni di esperienza nella creazione e nell’implementazione di sistemi di apprendimento automatico in produzione.
- Esperienza nella progettazione e nella realizzazione di pipeline di apprendimento automatico end-to-end.
- Esperienza nello sviluppo e nell’implementazione di modelli di deep learning.
- Esperienza con modelli visione-linguaggio, apprendimento multimodale, modelli di ragionamento, modelli linguistici di grandi dimensioni, computer vision o IA geospaziale.
- Conoscenze avanzate di programmazione Python.
- Esperienza con PyTorch, TensorFlow o JAX.
- Esperienza nella creazione di pipeline di sperimentazione riproducibili.
- Esperienza nell’implementazione di modelli con infrastrutture cloud moderne e sistemi containerizzati.
- Familiarità con l’addestramento distribuito, l’elaborazione di dati su larga scala e i metodi di ottimizzazione dei modelli.
- Capacità di lavorare efficacemente tra i team di ricerca, ingegneria e prodotto.
- In genere sono richiesti otto anni di esperienza correlata con una laurea, sei anni con una laurea magistrale o tre anni con un dottorato, oppure esperienza equivalente.
- È preferibile esperienza con dati geospaziali, telerilevamento, immagini satellitari o sistemi di osservazione della Terra.
- È preferibile esperienza nella creazione o nel fine-tuning di modelli fondazionali, modelli multimodali o sistemi di IA agentica.
- È preferibile familiarità con Google Cloud Platform.
- È preferibile esperienza nell’implementazione del monitoraggio dei modelli, di pipeline di valutazione e di sistemi automatizzati di riaddestramento.
- Sono preferibili contributi a progetti di IA open source, pubblicazioni di ricerca o brevetti.
Benefit
- Piano 401(k) con contributi integrativi dell’azienda.
- Risorse di supporto per la salute mentale.
- Assistenza per il rimborso dei prestiti studenteschi.
- Rimborso delle spese di adozione.
- Assicurazione per animali domestici.
- Idoneità a una retribuzione incentivante basata sul contributo, sulle prestazioni dell’azienda e sui risultati individuali.