Ultralytics
Ultralytics
Ultralytics utvikler AI-verktøy for å lage, trene og ta i bruk maskinlæringsmodeller. Plattformen Ultralytics HUB fungerer sammen med Ultralytics YOLO-rammeverket for datasyn og hjelper team med å utvikle og administrere datasynsapplikasjoner innen områder som produksjon, logistikk, landbruk og helsevesen. Arbeidet til selskapet fokuserer på å gjøre utvikling av datasynmodeller tilgjengelig for ulike brukere og praktiske behov i industrien.

Grunnleggende ingeniør innen datasyn

Bygg Ultralytics YOLO-datasynmodeller, API-er og infrastruktur, samtidig som du etablerer selskapets ingeniørteam i New York. Ta teknisk eierskap fra arkitektur til produksjon og videreutvikling.

Beskrivelse

  • Bygg opp ingeniørteamet i New York.
  • Lever funksjoner for YOLO-datasynmodellene og plattformen rundt dem.
  • Gjør modellenes muligheter om til brukbare grensesnitt, pålitelige API-er og produksjonsinfrastruktur.
  • Ta ansvar for funksjonsområder fra krav og arkitektur til implementering, testing, utrulling og videreutvikling.
  • Lever maskinlærings- og datasynfunksjoner på tvers av fullstack-grensesnitt, backendtjenester og infrastruktur.
  • Bruk Copilot eller Codex regelmessig, og kontroller generert kode for korrekthet, sikkerhet og vedlikeholdbarhet.
  • Del uklare prosjekter inn i milepæler, og samordne avhengigheter på tvers av steder.
  • Del beslutninger og hindringer asynkront.
  • Balanser kundenes behov, tekniske avveininger og kommersielle tidsfrister sammen med produkt- og ingeniørteamet.
  • Led design- og kodegjennomganger.
  • Hjelp ingeniører videre, og etabler standarder for testing, observerbarhet og driftssikkerhet i produksjon.
  • Bidra med vedlikeholdbar kode, teknisk dokumentasjon og kunnskapsdeling til økosystemet for åpen kildekode.
  • Samordne arbeidet med kolleger i Storbritannia, Spania og Kina.

Krav

  • Ha bransjeerfaring med leveranser på senior-, principal- eller distinguished-nivå.
  • Ha hatt vedvarende ansvar for funksjonsområder og ansvarlighet på tech lead-nivå.
  • Ha levert maskinlæring, AI og datasyn.
  • Ha praktiske ferdigheter i Python og PyTorch utover kursarbeid eller forskning.
  • Kunne jobbe på tvers av fullstack-grensesnitt, API-er, databaser, skyinfrastruktur, utrulling og produksjonsdrift.
  • Ha aktuell erfaring med AI-assistert utvikling.
  • Bruke godt skjønn i kodegjennomganger.
  • Foretrekke utbredte verktøy med god dokumentasjon.
  • Kommunisere effektivt asynkront, dele opp arbeidet og overholde tidsfrister i strukturerte team.
  • Utdanning er ikke et krav; bransjeerfaring er avgjørende.
  • Ha lovlig rett til å arbeide i landet du søker jobb i.
  • Erfaring med TypeScript, React, FastAPI, PostgreSQL, Docker, CI/CD, infrastruktur som kode, skyplattformer, modellservering, GPU-optimalisering, inferensovervåking, edge-utrulling, bidrag til åpen kildekode og tidlig ingeniørarbeid i internasjonale team er en fordel.

Fordeler

  • Aksjepakker.
  • Samarbeid på kontoret ved et av de globale knutepunktene.
  • Fleksibel arbeidstid.
  • 24 feriedager.
  • Fri på fødselsdagen.
  • Lokale helligdager.
  • Arbeid med avanserte AI-prosjekter.
  • En ny Apple MacBook Air eller Pro.
  • Apple Studio Display.
  • AirPods Pro 3.
  • Et eget budsjett for personlig og faglig utvikling.
  • Muligheten til å forme fremtidens vision AI.
  • En samarbeidsorientert kultur.
  • En inkluderende arbeidsplass med like muligheter.

Relaterte jobber

Springer Nature

Associate- eller seniorredaktør innen maskinlæring – Springer Nature, hybrid i Shanghai

Springer Nature

Rediger forskning innen maskinlæring for Nature Communications, og ha ansvar for vurdering av manuskripter og fagfellevurdering. Bidra til å forme tidsskriftets strategi, utvikle vitenskapelig innhold og bygge forbindelser i forskningsmiljøet.

Åpne
Nebius Group

Senior AI-ingeniør for kunder

Nebius Group
1 001 – 5 000 Ansatte
ForetakKunstig intelligensSaaS

Veiled kunder fra proof of concept til produksjon på Nebius’ AI-skyplattform, og hjelp dem med å ta i bruk AI-arbeidslaster pålitelig og i stor skala. Forbedre ytelse, pålitelighet og kostnadseffektivitet, samtidig som du forkorter tiden til produksjon og øker kundeverdien.

Åpne