Applied Machine Learning Technical Lead

Sobre Applied Intuition

Applied Intuition es un proveedor líder de software para vehículos de Nivel 1, dedicado a acelerar la adopción de máquinas seguras e inteligentes en todo el mundo. Establecida en 2017, ofrecemos una cadena de herramientas ADAS/AD inigualable y una plataforma avanzada para vehículos, permitiendo a nuestros clientes acelerar el tiempo de lanzamiento al mercado, desarrollar productos líderes en la industria y crear experiencias de consumidor de próxima generación. Con la confianza de 18 de los 20 principales fabricantes de automóviles a nivel mundial, las soluciones de Applied Intuition están a la vanguardia de la producción de vehículos modernos. Sirviendo a una variedad de industrias, incluyendo automoción, transporte, construcción, minería, agricultura y defensa, tenemos nuestra sede en Mountain View, CA, con oficinas en Ann Arbor y Detroit, MI, Washington, D.C., Múnich, Estocolmo, Seúl y Tokio. Obtén más información en appliedintuition.com

Nota: Operamos como una empresa con trabajo en oficina, lo que requiere que trabajes desde una oficina de Applied Intuition 5 días a la semana.

Sobre el Rol

Estamos buscando un Technical Lead altamente calificado para unirse a nuestro equipo de aprendizaje automático aplicado. En este rol, implementarás y llevarás a producción investigaciones de vanguardia en nuestros pilares de productos principales. Tus contribuciones dirigirán a uno de los equipos, asegurando que Applied Intuition siga siendo el proveedor de software para vehículos más avanzado para los principales OEMs. Colaborarás con un equipo excepcional de ingenieros de software y aprendizaje automático, revolucionando la interacción del usuario con los vehículos. Nuestra cultura en Applied Intuition alienta a los ingenieros a asumir la responsabilidad de las decisiones técnicas y de producto, interactuar estrechamente con los usuarios para obtener retroalimentación y fomentar un entorno de equipo dinámico y reflexivo.

Como Technical Lead en Applied Intuition, tú:

• Establecerás la dirección técnica para integrar los últimos avances en aprendizaje automático en nuestros productos.
• Mentorearás a los ingenieros del equipo y de la empresa en la construcción de bases sólidas en ML.
• Colaborarás con los clientes para identificar áreas adicionales en nuestra suite de productos donde la IA generativa pueda agregar un valor significativo.

Buscamos a alguien que:

• Tenga una licenciatura en ciencias de la computación, física, robótica o campos relacionados de una institución de prestigio.
• Tenga más de 4 años de experiencia con técnicas modernas de ML, incluyendo, pero no limitándose a modelos basados en transformadores, algoritmos de reconstrucción, difusión y modelos multimodales.
• Sea competente en lenguajes de programación como Python o C++.

Sería ideal que también tuviera:

• Experiencia trabajando directamente con usuarios finales.
• Investigación revisada por pares presentada en conferencias líderes en aprendizaje automático como NeurIPS, CVPR, ICML, ICLR, ICCV/ECCV, IROS, ICRA.
• Experiencia desarrollando software para usuarios técnicos.
• Un título de maestría o doctorado en ciencias de la computación, física, robótica o campos relacionados.

Compensación

El rango salarial para este puesto es de $204,000 a $343,000 USD anuales. Este rango es una estimación, con el salario real sujeto a las prácticas de compensación de la empresa.

Nota sobre la Aplicación

¿No cumples con todos los requisitos? Si te apasiona este rol pero tu experiencia no se alinea perfectamente con cada calificación en la descripción del trabajo, te animamos a que apliques de todos modos. Podrías ser el candidato adecuado para este u otros puestos.

Política de Vacunación contra el COVID-19

Se requiere que los solicitantes estén completamente vacunados contra el COVID-19 al comenzar el empleo. Se considerarán ajustes razonables caso por caso para las exenciones, de acuerdo con las leyes federales y estatales aplicables. Para roles que involucren contacto estrecho con empleados o terceros, los ajustes para permanecer no