Pickle Robot Companyは、サプライチェーン、物流、製造業向けのロボット技術を開発しています。同社のシステムは、フィジカルAI、生成AI、マシンビジョン、ロボットマニピュレーションを組み合わせ、倉庫内で身体的負担の大きい作業を自動化します。主力の自律型ロボットは、輸送コンテナからパレットに載っていない貨物を荷下ろしし、倉庫の生産性を高めながら、手作業による負担の軽減に貢献します。従業員数は11～50人で、最近では5000万ドルのシリーズBを完了し、製品機能と事業展開の拡大を進めています。
シニア機械学習エンジニア（知覚）
Pickle Robotの倉庫自動化システム向けに、視覚認識と把持のモデルを構築します。 データセット開発、モデル学習、実験、評価を主導し、安全性と物流効率を高めます。
仕事内容
- ピッキング性能の目標を、予測、ラベル、報酬、損失関数、成功基準が明確な機械学習の課題に落とし込みます。
- 合成シーンの生成、分散クラウドデータジョブ、シーンの多様性フィルタリング、自己教師ありラベリングを含むデータセット戦略を主導します。
- データのボトルネックを特定して解消します。
- タスク固有のモデルヘッドを用いて、大規模な視覚バックボーンをファインチューニングします。
- 管理された実験を計画・実施し、次に何を検証するか、いつ結論を出すかを判断します。
- ロボットの性能を予測するオフライン指標と、エッジケースへの対応を改善するオンライン指標を作成します。
- コードを徹底的にレビューします。
- 経験の浅いエンジニアを指導します。
- 知覚と把持のロードマップ策定に貢献します。
- レイテンシ予算内でデプロイ可能なモデルを提供し、エクスポート可能な計算グラフと再現可能な成果物を用意します。
- プラットフォームおよびロボティクスのエンジニアと協力し、ランタイムシステムを統合して推論を最適化します。
応募要件
- 機械学習とコンピュータービジョンの実務経験が5年以上あり、課題の定義から成果の測定までモデル開発を自ら一貫して担当した経験。
- 課題を適切に定義し、幅広いプロダクト要件を具体的なエンジニアリング作業に落とし込む能力。
- 生成または収集、キュレーション、自動品質チェック、網羅性とバイアスの分析、アクティブラーニングを通じて、大規模なデータセットを構築した経験。
- ベースライン、アブレーション研究、指標設計を含む、堅実な評価の実践経験。
- PythonとPyTorchの高度なスキル。
- GCPやAWSなどのクラウド学習基盤、Docker、実験追跡ツールの実務知識。
- 次のいずれかの分野における実務経験：マルチタスク、マルチモーダル、またはマルチビューのモデル開発と学習、あるいは自己教師あり学習、成果ベース学習、報酬駆動型学習。
福利厚生
- 健康保険
- 歯科保険
- 視力保険
- 休暇日数無制限
- 連邦および州の祝日の有給休暇
- 給与の5%に相当する401(k)拠出
- 会社負担の出張費
- 仕事をより楽しく、快適で、生産的にするためのその他の特典