主席応用AI科学者 - Vantor、米国リモート
Vantorの空間インテリジェンスプラットフォーム向けに、本番環境のAI・機械学習システム開発を主導します。地理空間データ、画像、マルチモーダルモデルを活用し、業務に役立つインテリジェンスを創出します。
仕事内容
- 大規模な地理空間データを実行可能で予測的なインテリジェンスに変換するAIアプリケーションを開発・導入する。
- データ取り込み、前処理、特徴量エンジニアリング、学習、評価、本番推論にまたがる機械学習パイプライン全体を構築・管理する。
- 画像、地理空間シグナル、構造化データを用いて、推論モデル、視覚言語モデル、マルチモーダルモデルを本番環境に導入する。
- 自動化ワークフロー、実験追跡、ベンチマーク、再現可能な評価を備えた企業向けの学習・実験フレームワークを設計する。
- モデルの性能、堅牢性、エッジケースでの挙動を評価するため、合成データセットとテストハーネスを開発する。
- ドメインスペシャリスト、ソフトウェアエンジニア、プロダクトマネージャー、研究協力者、技術パートナーと協働する。
- 最新のクラウド環境で、規模、レイテンシー、コスト効率、信頼性に向けてモデルと推論の性能を改善する。
- モニタリング、モデルのバージョン管理、再学習ワークフロー、性能測定を含む本番推論システムを維持する。
- 基盤モデル、生成AI、マルチモーダル学習、推論システムの進展を評価し、実用化を検討する。
- コードレビュー、ドキュメント作成、規律ある実験、協調的な問題解決を通じて、エンジニアリング品質を維持する。
- 次世代のEarth AI機能の開発に貢献する。
応募要件
- 米国市民、永住者、庇護認定者、または難民として米国人に該当する資格を有していること。
- コンピューターサイエンス、機械学習、人工知能、応用数学、または関連する技術分野の修士号もしくは博士号、または同等の実務経験。
- 本番環境で機械学習システムを構築・導入した経験が5年以上あること。
- エンドツーエンドの機械学習パイプラインを設計・提供した経験。
- ディープラーニングモデルを開発・導入した経験。
- 視覚言語モデル、マルチモーダル学習、推論モデル、大規模言語モデル、コンピュータービジョン、または地理空間AIの経験。
- 高度なPythonプログラミングスキル。
- PyTorch、TensorFlow、またはJAXの使用経験。
- 再現可能な実験パイプラインの作成経験。
- 最新のクラウドインフラストラクチャとコンテナ化システムを用いたモデル導入経験。
- 分散学習、大規模データ処理、モデル最適化手法に関する知識。
- 研究、エンジニアリング、プロダクトの各チームを横断して効果的に働く能力。
- 通常、学士号の場合は関連経験8年、修士号の場合は6年、博士号の場合は3年、または同等の経験が必要。
- 地理空間データ、リモートセンシング、衛星画像、または地球観測システムの実務経験があれば望ましい。
- 基盤モデル、マルチモーダルモデル、またはエージェント型AIシステムの構築・ファインチューニング経験があれば望ましい。
- Google Cloud Platformに関する知識があれば望ましい。
- モデルモニタリング、評価パイプライン、自動再学習システムの実装経験があれば望ましい。
- オープンソースAIプロジェクトへの貢献、研究論文の発表、または特許の実績があれば望ましい。
福利厚生
- 会社のマッチング拠出を含む401(k)プラン。
- メンタルヘルス支援リソース。
- 学生ローン返済支援。
- 養子縁組費用の補助。
- ペット保険。
- 貢献度、会社の業績、個人の成果に基づくインセンティブ報酬の対象。