Pickle Robot Company는 공급망, 물류 및 제조 산업을 위한 로봇 기술을 개발합니다. 이 회사의 시스템은 피지컬 AI, 생성형 AI, 머신 비전 및 로봇 조작 기술을 결합해 창고에서 육체적 부담이 큰 작업을 자동화합니다. 대표 자율 로봇은 운송 컨테이너에서 팔레트에 적재되지 않은 화물을 하역하며, 창고 생산성을 높이는 동시에 수작업으로 인한 부담을 줄이는 데 기여합니다. 직원 수는 11~50명이며, 최근 5,000만 달러 규모의 시리즈 B 투자를 완료하고 제품 역량과 사업 범위를 확대하고 있습니다.
시니어 머신러닝 엔지니어, 인지
Pickle Robot의 창고 자동화 시스템을 위한 시각 및 파지 모델을 구축합니다. 데이터셋 개발, 모델 학습, 실험과 평가를 이끌어 안전성과 물류 효율을 높입니다.
설명
- 피킹 성능 목표를 예측, 레이블, 보상, 손실 함수, 성공 기준이 명확한 머신러닝 문제로 구체화합니다.
- 합성 장면 생성, 분산 클라우드 데이터 작업, 장면 다양성 필터링, 자기지도 레이블링을 포함한 데이터셋 전략을 주도합니다.
- 데이터 병목을 찾아 해결합니다.
- 작업별 모델 헤드를 사용해 대규모 비전 백본을 미세 조정합니다.
- 통제된 실험을 계획하고 수행하며, 다음 테스트 항목과 결론을 내릴 시점을 결정합니다.
- 로봇 성능을 예측하는 오프라인 지표와 엣지 케이스 처리를 개선하는 온라인 지표를 만듭니다.
- 코드를 꼼꼼히 검토합니다.
- 경력이 적은 엔지니어를 멘토링합니다.
- 인지 및 파지 로드맵 수립에 기여합니다.
- 지연 시간 예산 안에서 배포 가능한 모델을 제공하고, 내보낼 수 있는 계산 그래프와 재현 가능한 산출물을 마련합니다.
- 플랫폼 및 로보틱스 엔지니어와 협력해 런타임 시스템을 통합하고 추론을 최적화합니다.
지원 자격
- 머신러닝 및 컴퓨터 비전 경력 5년 이상이며, 문제 정의부터 결과 측정까지 모델 개발을 직접 수행한 경험.
- 문제를 구체화하고 폭넓은 제품 요구사항을 구체적인 엔지니어링 작업으로 전환하는 역량.
- 생성 또는 수집, 큐레이션, 자동 품질 검사, 범위 및 편향 분석, 능동 학습을 통해 대규모 데이터셋을 구축한 경험.
- 기준선, 어블레이션 연구, 지표 설계를 포함한 탄탄한 평가 실무 경험.
- Python과 PyTorch에 대한 전문가 수준의 숙련도.
- GCP 또는 AWS와 같은 클라우드 학습 인프라, Docker, 실험 추적 도구에 대한 실무 지식.
- 다음 중 한 분야 이상의 실무 경험: 멀티태스크, 멀티모달 또는 멀티뷰 모델 개발 및 학습, 또는 자기지도 학습, 결과 기반 학습, 보상 기반 학습.
복리후생
- 건강 보험
- 치과 보험
- 시력 보험
- 무제한 휴가
- 연방 및 주 공휴일 유급 휴가
- 급여의 5%에 해당하는 401(k) 납입금
- 회사 부담 출장비
- 업무를 더욱 즐겁고 편안하며 생산적으로 만들기 위한 추가 복리후생