Pickle Robot Company พัฒนาหุ่นยนต์สำหรับอุตสาหกรรมห่วงโซ่อุปทาน โลจิสติกส์ และการผลิต ระบบของบริษัทผสาน AI ทางกายภาพ เจเนอเรทีฟ AI คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และการควบคุมแขนกล เพื่อทำให้งานในคลังสินค้าที่ใช้แรงกายมากเป็นระบบอัตโนมัติ หุ่นยนต์อัตโนมัติรุ่นเรือธงของบริษัทสามารถขนถ่ายสินค้าที่ไม่ได้วางบนพาเลทออกจากตู้คอนเทนเนอร์ขนส่ง ช่วยลดภาระจากการทำงานด้วยแรงคนพร้อมเพิ่มประสิทธิภาพของคลังสินค้า ด้วยทีมงานขนาด 11–50 คน และการระดมทุนรอบ Series B มูลค่า 50 ล้านดอลลาร์สหรัฐที่เพิ่งเสร็จสิ้น Pickle Robot Company กำลังขยายขีดความสามารถของผลิตภัณฑ์และการเข้าถึงทางธุรกิจ
วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงอาวุโส ด้านการรับรู้
สร้างโมเดลการมองเห็นและการหยิบจับสำหรับระบบอัตโนมัติในคลังสินค้าของ Pickle Robot เป็นผู้นำการพัฒนาชุดข้อมูล การฝึกโมเดล การทดลอง และการประเมินผล เพื่อเพิ่มความปลอดภัยและประสิทธิภาพด้านโลจิสติกส์
สหรัฐอเมริกา
แมสซาชูเซตส์$170,100 – $227,400 / ปี
ไฮบริดเต็มเวลาระดับอาวุโสภาษาที่จำเป็น: อังกฤษวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงรายละเอียด
- แปลงเป้าหมายด้านประสิทธิภาพการหยิบสินค้าให้เป็นโจทย์แมชชีนเลิร์นนิง โดยกำหนดการทำนาย ป้ายกำกับ รางวัล ฟังก์ชันการสูญเสีย และเกณฑ์ความสำเร็จอย่างชัดเจน
- เป็นผู้นำกลยุทธ์ด้านชุดข้อมูล ซึ่งรวมถึงการสร้างฉากสังเคราะห์ งานประมวลผลข้อมูลแบบกระจายบนคลาวด์ การคัดกรองความหลากหลายของฉาก และการติดป้ายกำกับแบบกำกับดูแลตนเอง
- ค้นหาและแก้ไขปัญหาคอขวดด้านข้อมูล
- ปรับแต่งแบ็กโบนด้านการมองเห็นขนาดใหญ่ด้วยหัวโมเดลเฉพาะงาน
- วางแผนและดำเนินการทดลองแบบควบคุม โดยเลือกว่าจะทดสอบอะไรต่อและควรสรุปผลเมื่อใด
- สร้างเมตริกออฟไลน์เพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพของหุ่นยนต์ และเมตริกออนไลน์เพื่อปรับปรุงการรับมือกรณีขอบ
- ตรวจทานโค้ดอย่างละเอียด
- ให้คำแนะนำแก่วิศวกรที่มีประสบการณ์น้อยกว่า
- ร่วมกำหนดแผนงานด้านการรับรู้และการหยิบจับ
- ส่งมอบโมเดลที่พร้อมนำไปใช้งานภายใต้งบประมาณเวลาแฝง พร้อมกราฟที่ส่งออกได้และอาร์ติแฟกต์ที่ทำซ้ำได้
- ทำงานร่วมกับวิศวกรแพลตฟอร์มและวิศวกรหุ่นยนต์เพื่อผสานระบบรันไทม์และเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมาน
คุณสมบัติ
- มีประสบการณ์ด้านแมชชีนเลิร์นนิงและคอมพิวเตอร์วิทัศน์อย่างน้อยห้าปี รวมถึงประสบการณ์ลงมือพัฒนาโมเดลตั้งแต่การกำหนดโจทย์ไปจนถึงผลลัพธ์ที่วัดได้
- แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการวางกรอบปัญหาและแปลงข้อกำหนดผลิตภัณฑ์ในภาพกว้างให้เป็นงานวิศวกรรมที่เฉพาะเจาะจง
- มีประสบการณ์สร้างชุดข้อมูลขนาดใหญ่ผ่านการสร้างหรือรวบรวมข้อมูล การคัดกรอง การตรวจสอบคุณภาพอัตโนมัติ การวิเคราะห์ความครอบคลุมและอคติ ตลอดจนการเรียนรู้เชิงรุก
- มีแนวทางการประเมินที่แข็งแกร่ง ซึ่งรวมถึงค่าฐาน การศึกษาตัดองค์ประกอบ และการออกแบบเมตริก
- เชี่ยวชาญ Python และ PyTorch ในระดับสูง
- มีความรู้ในการทำงานเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐานการฝึกโมเดลบนคลาวด์ เช่น GCP หรือ AWS, Docker และเครื่องมือติดตามการทดลอง
- มีประสบการณ์ทำงานในระดับมืออาชีพอย่างน้อยหนึ่งด้าน ได้แก่ การพัฒนาและฝึกโมเดลแบบหลายงาน หลายโมดัล หรือหลายมุมมอง หรือการเรียนรู้แบบกำกับดูแลตนเอง แบบอิงผลลัพธ์ หรือแบบขับเคลื่อนด้วยรางวัล
สวัสดิการ
- ประกันสุขภาพ
- ความคุ้มครองด้านทันตกรรม
- ความคุ้มครองด้านสายตา
- วันลาพักร้อนไม่จำกัด
- วันหยุดราชการระดับรัฐบาลกลางและระดับรัฐโดยได้รับค่าจ้าง
- เงินสมทบเข้าแผน 401(k) เท่ากับ 5% ของเงินเดือน
- บริษัทรับผิดชอบค่าใช้จ่ายในการเดินทางเพื่อทำงาน
- สิทธิประโยชน์เพิ่มเติมที่มุ่งทำให้งานสนุกสบายและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น