Ingénieur Senior en Apprentissage Automatique, Infrastructure

À propos du rôle :

L'équipe Samsara AI construit des applications ML de bout en bout pour alimenter différents piliers de produits chez Samsara. En tant qu'Ingénieur Machine Learning Senior, vous serez responsable du développement de solutions ML pour augmenter la sécurité, l'efficacité et la durabilité des opérations physiques. Vous travaillerez en étroite collaboration avec diverses équipes d'ingénierie à travers ML, full-stack, firmware ainsi qu'avec les partenaires fonctionnels transversaux pour livrer l'infrastructure de base, les services et les optimisations.

Ce rôle peut être basé au bureau ou entièrement à distance aux États-Unis et au Canada.

Vous devriez postuler si :

• Vous voulez avoir un impact sur les industries qui font tourner notre monde : Les logiciels, le firmware et le matériel que vous construirez auront un impact réel - aidant à garder les lumières allumées, à acheminer la nourriture dans les épiceries, et surtout, à garantir que les travailleurs rentrent chez eux en toute sécurité.
• Vous voulez construire à l'échelle : Avec plus de 2,3 millions de dispositifs IoT déployés chez nos clients mondiaux, vous travaillerez sur une gamme de technologies nouvelles et matures qui stimulent l'innovation durable pour les clients à travers les industries qui conduisent les opérations physiques du monde.
• Vous êtes un apprenant à vie : Nous avons des objectifs ambitieux. Chaque Samsarian a une mentalité de croissance alors que nous travaillons avec un large éventail de technologies, de défis et de clients qui nous poussent à apprendre sur le tas.
• Vous pensez que les clients sont plus qu'un chiffre : Les ingénieurs de Samsara bénéficient d'une rare proximité avec l'utilisateur final et vous aurez l'opportunité de participer à des entretiens avec les clients, de collaborer avec les gestionnaires de succès des clients et les gestionnaires de produits, et d'utiliser des indicateurs pour nous assurer que notre travail se traduit par de meilleurs résultats pour les clients.
• Vous êtes un joueur d'équipe : Travailler dans nos équipes d'ingénierie Samsara nécessite un mélange d'effort indépendant et de collaboration. Motivés par notre mission, nous courons tous vers notre vision des opérations connectées, et nous avons l'intention de gagner - ensemble.

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Dans ce rôle, vous :

• Travaillerez avec des données de la taille d'un pétaoctet provenant des caméras et des capteurs de Samsara pour développer de nouveaux modèles
• Optimiserez les modèles pour l'inférence sur l'arrière-plan et/ou sur les appareils de bord
• Collaborerez avec les équipes matérielles et full-stack pour déployer le modèle pour une performance et un coût optimaux
• Aiderez à architecturer, construire et améliorer les solutions pour le ML hybride cloud-edge
• Contribuerez activement à la construction de la feuille de route pour les produits AI chez Samsara
• Resterez connecté à l'industrie et à la recherche universitaire et adopterez une nouvelle technologie qui convient aux besoins de Samsara.
• Collaborerez avec PM pour traduire les besoins des clients en solutions ML
• Serez un champion, un modèle et intégrerez les principes culturels de Samsara (Se concentrer sur le succès des clients, Construire pour le long terme, Adopter une mentalité de croissance, Être inclusif, Gagner en équipe) alors que nous nous développons à l'échelle mondiale et dans de nouveaux bureaux

Exigences minimales pour le rôle :

• BS ou MS en informatique ou autre domaine pertinent
• 4+ années d'expérience en tant qu' Ingénieur Machine Learning, Ingénieur logiciel, ou un rôle similaire
• Une grande maîtrise d'une ou plusieurs langues courantes (par exemple, C++, Golang, Java, Python, Scala)
• Compétence avec des outils ML courants (par exemple, Spark, TensorFlow, PyTorch)
• Expérience dans le déploiement et l'affinage itératif de modèles à l'aide de boucles de rétroaction des clients
• Être à l'aise avec le développement de code full-stack / backend pour constituer une solide compréhension des structures de données sous-jacentes et d'autres dépendances

Un candidat idéal possède également :

• Doctorat en informatique ou discipline quantitative (par exemple, Mathématiques appliquées, Physique, Statistiques)
• Expérience dans la construction, le déploiement et l'optimisation de modèles ML sur le bord
• Expérience dans la construction d'applications ML de bout en bout à partir de zéro
• Expertise dans l'optimisation de l'entraînement de modèles distribués avec des GPUs
• Expérience avec les architectures ML (par exemple, le magasin de fonctionnalités)
• Expérience avec Kubernetes, la surveillance et la journalisation distribuées, et la maintenance de la plateforme
• Expérience dans la construction d'API d'inférence en ligne à l'aide de Ray Serve