Slate Auto
Slate Auto
Slate Auto er en bilprodusent som utvikler et enkelt og tilpasningsbart elektrisk kjøretøy, utformet for å fungere enten som pickup eller fastback-SUV. Selskapet selger direkte til forbrukere gjennom sin nettbaserte Slate Maker-konfigurator og reservasjonsmodell, mens en markedsplass for tilbehør gjør det mulig for eiere å tilpasse og oppgradere kjøretøyene sine. Tilnærmingen kombinerer praktisk design, overkommelig pris, integrerte lademuligheter og partnerskap med eksterne service- og ladenettverk for å legge til rette for et enkelt eierskap av elektriske kjøretøy.

AI/ML-ingeniør - Slate Auto (fjernarbeid, Michigan)

Bygg produksjonsklare generative AI-, datasyns- og datasystemer for Slates Autos tilpasningsbare kjøretøy. Bruk maskinlæring innen produksjon, forsyningskjede og fysisk drift.

Beskrivelse

  • Utvikle og levere funksjoner for maskinlæring som omfatter dataklargjøring, modelltrening eller finjustering, evaluering, utrulling og overvåking.
  • Ta ansvar for AI/ML-funksjoner fra utvikling til produksjon, og forbedre dem med operasjonelle tilbakemeldinger.
  • Opprett pipelines for retrieval-augmented generation ved hjelp av kommersielle LLM-API-er og åpen kildekode-modeller.
  • Utvikle pålitelige metoder for prompting og støtt agentbaserte arbeidsflyter.
  • Opprett datapipelines, annoteringsprosesser og rammeverk for modelevaluering.
  • Bruk AI til å håndtere utfordringer innen produksjon, forsyningskjede og fysisk drift.
  • Utvikle løsninger innen datasyn og maskinlæring for inspeksjon, prediktivt vedlikehold, sensordata, etterspørselsprognoser, lagerplanlegging, leverandørrisiko og logistikk.
  • Samarbeid med kjøretøyutvikling, produksjon og drift for å omsette forretningskrav til AI-systemer med målbare resultater.
  • Rapporter til den fremstående ingeniøren for generativ AI.

Krav

  • Doktorgrad innen et relevant fagområde med tilsvarende dokumentert dybde gjennom prosjektarbeid, forskning eller yrkeserfaring for kandidater tidlig i karrieren, eller minst 3 års yrkes- eller forskningserfaring med direkte arbeid med ML-systemer uten doktorgrad.
  • Bachelorgrad kreves.
  • Forståelse av grunnleggende maskinlæringskonsepter, inkludert modelltrening, tapsfunksjoner, evalueringsmetrikker, overtilpasning og regularisering.
  • Praktisk erfaring med veiledet læring, naturlig språkbehandling, datasyn og tidsseriemodellering.
  • Kjennskap til LLM-API-er som OpenAI, Anthropic eller Gemini.
  • Grunnleggende erfaring med retrieval-augmented generation, embeddings eller gjenfinningssystemer.
  • Evne til å vurdere modellkvalitet grundig.
  • Gode ferdigheter i Python og erfaring med PyTorch eller JAX, Hugging Face, pandas og scikit-learn.
  • Evne til å skrive programvare av produksjonskvalitet.
  • Kjennskap til AWS, Google Cloud Platform eller Azure.
  • Erfaring med versjonskontroll, eksperimentsporing og grunnleggende MLOps-praksis.
  • Dokumentert erfaring med å fullføre et prosjekt fra start til slutt, en avhandling eller et produksjonssystem.
  • Evne til å forklare tekniske beslutninger til ikke-tekniske interessenter og samarbeide direkte med interessenter.
  • Mastergrad eller doktorgrad innen et beslektet fagområde er en fordel.
  • Bakgrunn innen eller genuin interesse for maskinteknikk, elektroteknikk, robotikk, industriteknikk eller et beslektet fysisk fagområde er en fordel.
  • Erfaring med datasyn, sensordata eller sanntidssystemer er en fordel.
  • Kjennskap til problemstillinger innen forsyningskjede, logistikk eller operasjonsanalyse er en fordel.
  • Erfaring med simuleringsmiljøer eller fysisk maskinvare er en fordel.

Fordeler

  • Helseforsikring
  • Tannforsikring
  • Synsforsikring
  • Livsforsikring
  • Uføreforsikring
  • Ferie
  • 401(k)
  • Mulighet til å delta i aksjeprogrammet
  • Mulighet til å delta i et skjønnsmessig årlig insentivprogram

Relaterte jobber

Walmart

Walmart-direktør for merchandising av pakkede grønnsaker

Walmart

Led Walmarts strategi for salg av pakkede grønnsaker, inkludert prissetting, sortiment, leverandørrelasjoner og kategoriens økonomiske resultater. Veiled et team og bidra til vekst på tvers av salgskanaler gjennom datainformerte beslutninger.

Åpne