Vantor ialah syarikat perisikan spatial yang membangunkan glob hidup sedia AI serta buruj satelit pengimejan komersial. Platformnya menggabungkan data sensor dari angkasa, udara dan darat untuk menyokong penugasan masa nyata, orkestrasi sensor, peta asas beresolusi tinggi, imejan radar dan optik, serta keupayaan perisikan, pengawasan dan peninjauan autonomi. Vantor berkhidmat untuk pelanggan pertahanan, perisikan, kerajaan dan komersial, dengan pasukan yang mengusahakan teknologi berkaitan pengimejan satelit, data geospatial, logistik dan perundingan.
Saintis AI Gunaan Utama - Vantor, Jarak Jauh Amerika Syarikat
Memimpin pembangunan sistem AI dan pembelajaran mesin pengeluaran untuk platform perisikan spatial Vantor. Menggunakan data geospatial, imejan dan model multimodal untuk menghasilkan perisikan operasi.
Penerangan
- Membangunkan dan menggunakan aplikasi AI yang menukar data geospatial berskala besar kepada perisikan yang boleh diambil tindakan dan bersifat ramalan.
- Membina dan mengurus saluran paip pembelajaran mesin lengkap yang merangkumi pengambilan data, prapemprosesan, kejuruteraan ciri, latihan, penilaian dan inferens pengeluaran.
- Membawa model penaakulan, penglihatan-bahasa dan multimodal ke pengeluaran menggunakan imejan, isyarat geospatial dan data berstruktur.
- Mereka bentuk rangka kerja latihan dan eksperimen perusahaan dengan aliran kerja automatik, penjejakan eksperimen, penandaarasan dan penilaian yang boleh dihasilkan semula.
- Membangunkan set data sintetik dan abah-abah ujian untuk menilai prestasi model, keteguhan dan tingkah laku kes tepi.
- Bekerjasama dengan pakar domain, jurutera perisian, pengurus produk, rakan usaha sama penyelidikan dan rakan teknologi.
- Meningkatkan prestasi model dan inferens dari segi skala, kependaman, kecekapan kos dan kebolehpercayaan dalam persekitaran awan moden.
- Menyelenggara sistem inferens pengeluaran, termasuk pemantauan, pemversian model, aliran kerja latihan semula dan pengukuran prestasi.
- Menilai perkembangan dalam model asas, AI generatif, pembelajaran multimodal dan sistem penaakulan untuk aplikasi praktikal.
- Mengekalkan kualiti kejuruteraan melalui semakan kod, dokumentasi, eksperimen berdisiplin dan penyelesaian masalah secara kolaboratif.
- Menyumbang kepada pembangunan keupayaan Earth AI generasi seterusnya.
Keperluan
- Mesti mempunyai status U.S. Person sebagai warganegara Amerika Syarikat, penduduk tetap, penerima suaka atau pelarian.
- Ijazah sarjana atau PhD dalam Sains Komputer, Pembelajaran Mesin, Kecerdasan Buatan, Matematik Gunaan atau disiplin teknikal berkaitan, atau pengalaman praktikal yang setara.
- Sekurang-kurangnya lima tahun pengalaman membina dan menggunakan sistem pembelajaran mesin dalam pengeluaran.
- Pengalaman mereka bentuk dan menyampaikan saluran paip pembelajaran mesin hujung ke hujung.
- Pengalaman membangunkan dan menggunakan model pembelajaran mendalam.
- Pengalaman dengan model penglihatan-bahasa, pembelajaran multimodal, model penaakulan, model bahasa besar, penglihatan komputer atau AI geospatial.
- Kemahiran pengaturcaraan Python lanjutan.
- Pengalaman menggunakan PyTorch, TensorFlow atau JAX.
- Pengalaman mencipta saluran paip eksperimen yang boleh dihasilkan semula.
- Pengalaman menggunakan model dengan infrastruktur awan moden dan sistem berbekas.
- Kefahaman tentang latihan teragih, pemprosesan data berskala besar dan kaedah pengoptimuman model.
- Keupayaan bekerja secara berkesan merentas pasukan penyelidikan, kejuruteraan dan produk.
- Biasanya memerlukan lapan tahun pengalaman berkaitan dengan ijazah sarjana muda, enam tahun dengan ijazah sarjana, atau tiga tahun dengan PhD, atau pengalaman setara.
- Pengalaman bekerja dengan data geospatial, penderiaan jauh, imejan satelit atau sistem pemerhatian Bumi merupakan kelebihan.
- Pengalaman membina atau menala halus model asas, model multimodal atau sistem AI beragen merupakan kelebihan.
- Kefahaman tentang Google Cloud Platform merupakan kelebihan.
- Pengalaman melaksanakan pemantauan model, saluran paip penilaian dan sistem latihan semula automatik merupakan kelebihan.
- Sumbangan kepada projek AI sumber terbuka, penerbitan penyelidikan atau paten merupakan kelebihan.
Faedah
- Pelan 401(k) dengan caruman padanan daripada syarikat.
- Sumber sokongan kesihatan mental.
- Bantuan pembayaran balik pinjaman pelajar.
- Bayaran balik kos pengambilan anak angkat.
- Insurans haiwan peliharaan.
- Kelayakan untuk pampasan insentif berdasarkan sumbangan, prestasi syarikat dan hasil individu.