Vantor je podjetje za prostorsko inteligenco, ki razvija živi globus, pripravljen na uporabo umetne inteligence, in konstelacijo komercialnih satelitov za slikanje. Njegove platforme združujejo podatke senzorjev iz vesolja, zraka in s tal ter tako podpirajo usmerjanje v realnem času, usklajevanje senzorjev, osnovne zemljevide visoke ločljivosti, radarske in optične posnetke ter avtonomne zmogljivosti obveščevalne dejavnosti, nadzora in izvidništva. Vantor oskrbuje stranke na področju obrambe, obveščevalnih služb, državne uprave in komercialnega sektorja, njegove ekipe pa delajo s tehnologijami, povezanimi s satelitskim slikanjem, geoprostorskimi podatki, logistiko in svetovanjem.
Glavni znanstvenik za uporabno umetno inteligenco – Vantor, delo na daljavo v Združenih državah Amerike
Vodite razvoj produkcijskih sistemov umetne inteligence in strojnega učenja za Vantorjevo platformo prostorske inteligence. Uporabljajte geoprostorske podatke, posnetke in multimodalne modele za ustvarjanje operativne inteligence.
Opis
- Razvijati in uvajati aplikacije umetne inteligence, ki obsežne geoprostorske podatke pretvarjajo v uporabne in napovedne informacije.
- Graditi in upravljati celovite cevovode strojnega učenja, ki zajemajo vnos podatkov, predobdelavo, inženirstvo značilk, učenje, vrednotenje in produkcijsko izvajanje modelov.
- Modele sklepanja, vizualno-jezikovne in multimodalne modele uvajati v produkcijo z uporabo posnetkov, geoprostorskih signalov in strukturiranih podatkov.
- Načrtovati poslovne okvire za učenje in eksperimentiranje z avtomatiziranimi delovnimi tokovi, sledenjem eksperimentom, primerjalnim vrednotenjem in ponovljivim ocenjevanjem.
- Razvijati sintetične nabore podatkov in testna orodja za ocenjevanje zmogljivosti modelov, robustnosti in vedenja v robnih primerih.
- Sodelovati s strokovnjaki za področje, programskimi inženirji, produktnimi vodji, raziskovalnimi sodelavci in tehnološkimi partnerji.
- Izboljševati zmogljivost modelov in izvajanja za razširljivost, zakasnitev, stroškovno učinkovitost in zanesljivost v sodobnih oblačnih okoljih.
- Vzdrževati produkcijske sisteme za izvajanje modelov, vključno s spremljanjem, različicami modelov, delovnimi tokovi ponovnega učenja in merjenjem zmogljivosti.
- Ocenjevati razvoj temeljnih modelov, generativne umetne inteligence, multimodalnega učenja in sistemov sklepanja za praktično uporabo.
- Ohranjati inženirsko kakovost s pregledi kode, dokumentacijo, discipliniranim eksperimentiranjem in sodelovalnim reševanjem problemov.
- Prispevati k razvoju zmogljivosti umetne inteligence za Zemljo naslednje generacije.
Zahteve
- Imeti mora status osebe iz ZDA kot državljan ZDA, stalni prebivalec, azilant ali begunec.
- Magisterij ali doktorat iz računalništva, strojnega učenja, umetne inteligence, uporabne matematike ali sorodne tehnične discipline oziroma enakovredne praktične izkušnje.
- Vsaj pet let izkušenj z gradnjo in uvajanjem sistemov strojnega učenja v produkciji.
- Izkušnje z načrtovanjem in izvedbo celovitih cevovodov strojnega učenja.
- Izkušnje z razvojem in uvajanjem modelov globokega učenja.
- Izkušnje z vizualno-jezikovnimi modeli, multimodalnim učenjem, modeli sklepanja, velikimi jezikovnimi modeli, računalniškim vidom ali geoprostorsko umetno inteligenco.
- Napredno znanje programiranja v Pythonu.
- Izkušnje s PyTorch, TensorFlow ali JAX.
- Izkušnje z ustvarjanjem ponovljivih cevovodov za eksperimentiranje.
- Izkušnje z uvajanjem modelov z uporabo sodobne oblačne infrastrukture in kontejneriziranih sistemov.
- Poznavanje distribuiranega učenja, obdelave velikih količin podatkov in metod optimizacije modelov.
- Sposobnost učinkovitega sodelovanja med raziskovalnimi, inženirskimi in produktnimi ekipami.
- Običajno se zahteva osem let sorodnih izkušenj z diplomo prve stopnje, šest let z magisterijem ali tri leta z doktoratom oziroma enakovredne izkušnje.
- Zaželene so izkušnje z geoprostorskimi podatki, daljinskim zaznavanjem, satelitskimi posnetki ali sistemi opazovanja Zemlje.
- Zaželene so izkušnje z gradnjo ali prilagajanjem temeljnih modelov, multimodalnih modelov ali agentnih sistemov umetne inteligence.
- Zaželeno je poznavanje platforme Google Cloud Platform.
- Zaželene so izkušnje z uvajanjem spremljanja modelov, cevovodov za vrednotenje in avtomatiziranih sistemov za ponovno učenje.
- Zaželeni so prispevki k odprtokodnim projektom umetne inteligence, raziskovalne objave ali patenti.
Ugodnosti
- Načrt 401(k) s prispevki podjetja.
- Viri podpore za duševno zdravje.
- Pomoč pri odplačevanju študentskih posojil.
- Povračilo stroškov posvojitve.
- Zavarovanje hišnih ljubljenčkov.
- Upravičenost do spodbujevalnega plačila na podlagi prispevka, uspešnosti podjetja in individualnih rezultatov.