Slate Auto ir automobiļu ražotājs, kas izstrādā vienkāršu un pielāgojamu elektrisko transportlīdzekli, ko paredzēts izmantot gan kā pikapu, gan kā plūdlīniju SUV. Uzņēmums pārdod transportlīdzekļus tieši patērētājiem, izmantojot tiešsaistes Slate Maker konfiguratoru un rezervēšanas modeli, savukārt piederumu tirgus ļauj īpašniekiem personalizēt un uzlabot savus transportlīdzekļus. Uzņēmuma pieeja apvieno praktisku dizainu, pieejamu cenu, integrētas uzlādes iespējas un partnerības ar trešo pušu servisa un uzlādes tīkliem, lai elektromobiļa lietošana būtu vienkārša.
Mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās inženieris – Slate Auto (attālināts darbs, Mičigana)
Veido ražošanai paredzētas ģeneratīvā mākslīgā intelekta, datorredzes un datu sistēmas Slate Auto pielāgojamajiem transportlīdzekļiem. Lieto mašīnmācīšanos ražošanā, piegādes ķēdē un fiziskajās operācijās.
Apraksts
- Izstrādāsi un ieviesīsi mašīnmācīšanās funkcijas, kas ietver datu sagatavošanu, modeļu apmācību vai precizēšanu, novērtēšanu, ieviešanu un uzraudzību.
- Uzņemsies atbildību par mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās iespējām no izstrādes līdz ražošanai un uzlabosi tās, izmantojot operatīvo atgriezenisko saiti.
- Veidosi ar meklēšanu papildinātas ģenerēšanas konveijerus, izmantojot komerciālas LLM API un atvērtā pirmkoda modeļus.
- Izstrādāsi uzticamas uzvedņu veidošanas pieejas un atbalstīsi uz aģentiem balstītas darba plūsmas.
- Veidosi datu konveijerus, anotēšanas procesus un modeļu novērtēšanas ietvarus.
- Izmantosi mākslīgo intelektu, lai risinātu ražošanas, piegādes ķēdes un fizisko operāciju izaicinājumus.
- Izstrādāsi datorredzes un mašīnmācīšanās risinājumus pārbaudēm, prognozējošajai apkopei, sensoru datiem, pieprasījuma prognozēšanai, krājumu plānošanai, piegādātāju riska novērtēšanai un loģistikai.
- Sadarbosies ar transportlīdzekļu inženierijas, ražošanas un operāciju komandām, lai biznesa prasības pārvērstu mākslīgā intelekta sistēmās ar izmērāmiem rezultātiem.
- Atskaitīsies ģeneratīvā mākslīgā intelekta Distinguished Engineer.
Prasības
- Atbilstošas jomas doktora grāds, bet karjeras sākuma kandidātiem – līdzvērtīgs, ar projektu darbu, pētījumiem vai profesionālo pieredzi pierādīts dziļums, vai vismaz 3 gadu profesionālā vai pētniecības pieredze, tieši strādājot ar mašīnmācīšanās sistēmām bez doktora grāda.
- Nepieciešams bakalaura grāds.
- Izpratne par mašīnmācīšanās pamatjēdzieniem, tostarp modeļu apmācību, zuduma funkcijām, novērtēšanas metrikām, pārmācīšanos un regularizāciju.
- Praktiska pieredze uzraudzītā mācīšanā, dabiskās valodas apstrādē, datorredzē un laikrindu modelēšanā.
- LLM API, piemēram, OpenAI, Anthropic vai Gemini, pārzināšana.
- Pamatzināšanas par ar meklēšanu papildinātu ģenerēšanu, iegulumiem vai meklēšanas sistēmām.
- Spēja rūpīgi novērtēt modeļa kvalitāti.
- Labas Python zināšanas un pieredze ar PyTorch vai JAX, Hugging Face, pandas un scikit-learn.
- Spēja rakstīt ražošanai gatavu programmatūru.
- AWS, Google Cloud Platform vai Azure pārzināšana.
- Pieredze ar versiju kontroli, eksperimentu izsekošanu un MLOps pamatpraksi.
- Pierādīta pieredze, pabeidzot pilna cikla projektu, diplomdarbu vai ražošanas sistēmu.
- Spēja izskaidrot tehniskos lēmumus netehniskām ieinteresētajām personām un strādāt ar tām tieši.
- Vēlams maģistra vai doktora grāds saistītā jomā.
- Vēlama pieredze vai patiesa interese par mašīnbūvi, elektrotehniku, robotiku, rūpniecisko inženieriju vai saistītu fizisko jomu.
- Vēlama pieredze ar datorredzi, sensoru datiem vai reāllaika sistēmām.
- Vēlama izpratne par piegādes ķēdes, loģistikas vai operāciju pētniecības problēmām.
- Vēlama pieredze ar simulācijas vidēm vai fizisku aparatūru.
Priekšrocības
- Veselības apdrošināšana
- Zobārstniecības apdrošināšana
- Redzes apdrošināšana
- Dzīvības apdrošināšana
- Invaliditātes apdrošināšana
- Atvaļinājums
- 401(k)
- Iespēja piedalīties kapitāla vērtspapīru programmā
- Iespēja piedalīties diskrecionārā ikgadējā stimulu programmā