Pickle Robot Company разрабатывает робототехнические решения для цепочек поставок, логистики и промышленного производства. Ее системы объединяют физический искусственный интеллект, генеративный ИИ, машинное зрение и роботизированные манипуляторы, чтобы автоматизировать физически тяжелые складские работы. Флагманский автономный робот компании выгружает непаллетированные товары из транспортных контейнеров, помогая снизить физическую нагрузку на сотрудников и повысить производительность складов. В компании работает от 11 до 50 сотрудников, а недавно она завершила раунд финансирования серии B на сумму 50 миллионов долларов, что позволяет ей расширять возможности продуктов и свое присутствие на рынке.
Старший инженер по машинному обучению, компьютерное зрение
Создавайте модели компьютерного зрения и захвата объектов для складских систем Pickle Robot. Руководите подготовкой наборов данных, обучением моделей, экспериментами и оценкой, повышая безопасность и эффективность логистики.
Описание
- Переводите цели по производительности подбора товаров в задачи машинного обучения с четкими прогнозами, метками, вознаграждениями, функциями потерь и критериями успеха.
- Руководите стратегией подготовки наборов данных: создавайте синтетические сцены, распределенные облачные задания обработки данных, фильтруйте сцены по разнообразию и используйте самообучающуюся разметку.
- Выявляйте и устраняйте узкие места в работе с данными.
- Тонко настраивайте крупные базовые модели компьютерного зрения с специализированными головами для конкретных задач.
- Планируйте и проводите контролируемые эксперименты, выбирая, что проверять дальше и когда подводить итоги.
- Разрабатывайте офлайн-метрики для прогнозирования производительности роботов и онлайн-метрики для улучшения обработки нестандартных ситуаций.
- Тщательно проверяйте код.
- Наставляйте менее опытных инженеров.
- Участвуйте в формировании дорожной карты технологий восприятия и захвата объектов.
- Создавайте модели, готовые к развертыванию в пределах бюджета задержки, с экспортируемыми графами и воспроизводимыми артефактами.
- Работайте с инженерами платформы и робототехники над интеграцией систем исполнения и оптимизацией инференса.
Требования
- Не менее пяти лет опыта в машинном обучении и компьютерном зрении, включая личное участие в полном цикле разработки моделей — от постановки задачи до получения измеримых результатов.
- Подтвержденное умение формулировать задачи и преобразовывать общие требования к продукту в конкретные инженерные работы.
- Опыт создания масштабных наборов данных путем генерации или сбора, курирования, автоматизированных проверок качества, анализа охвата и систематических смещений, а также активного обучения.
- Высокий уровень практик оценки, включая базовые модели, абляционные исследования и разработку метрик.
- Экспертное владение Python и PyTorch.
- Практические знания облачной инфраструктуры для обучения, например GCP или AWS, Docker и инструментов отслеживания экспериментов.
- Профессиональный опыт хотя бы в одной области: разработка и обучение многозадачных, мультимодальных моделей или моделей с несколькими ракурсами; либо самообучение, обучение на основе результатов или вознаграждений.
Преимущества
- Медицинское страхование
- Стоматологическое страхование
- Страхование зрения
- Неограниченный отпуск
- Оплачиваемые федеральные и региональные праздничные дни
- Взносы в план 401(k) в размере 5% от зарплаты
- Оплата командировочных расходов компанией
- Дополнительные льготы, призванные сделать работу более приятной, комфортной и продуктивной