Roboticist - Machine Learning Engineer (Boston Dynamics AI Institute LLC)

Присоединяйтесь к нашей команде: Робототехник – Инженер по машинному обучению в Boston Dynamics AI Institute LLC

Boston Dynamics AI Institute LLC в настоящее время ищет знающего и умелого Робототехника – Инженера по машинному обучению, чтобы присоединиться к нашей инновационной команде в Кембридже, штат Массачусетс. Эта роль предоставляет фантастическую возможность работать в различных функциональных областях и вносить вклад в разработку передовых технологий роботов.

Основные обязанности:

Избранный кандидат будет заниматься рядом стратегических функций, включая:

• Наука о данных и алгоритмы машинного обучения: Обучение, развертывание и поддержание сложных моделей машинного обучения с использованием как облачной, так и локальной инфраструктуры.
• Улучшение жизненного цикла ML: Разработка и оптимизация процессов, конвейеров и инструментов, необходимых для обучения, оценки и развертывания моделей ML.
• Разработка конвейеров: Создание и управление конвейерами для данных, моделей и экспериментов.
• Продвинутые технологии в робототехнике: Применение сложных робототехнических и программных технологий для настройки моделей, выбора алгоритмов и поиска гиперпараметров.
• Сотрудничество в области производства: Тесное сотрудничество с исследовательскими и прикладными научными командами для перевода моделей из разработки в производство.
• Обеспечение качества кода: Содействие качеству и надежности кода через регулярные проверки.
• Межфункциональное взаимодействие: Сотрудничество с разнообразными командами для улучшения робототехнических возможностей, сосредоточенных на когнитивных и спортивных ИИ.

Минимальные требования:

Чтобы быть рассмотренным на эту должность, кандидаты должны соответствовать следующим критериям:

• Степень магистра или иностранный эквивалент в области науки о данных, компьютерных наук, компьютерного инжиниринга или в тесно связанной области.
• По крайней мере 4 года профессионального опыта в различных аспектах инженерии машинного обучения.
• Доказанный опыт разработки высокопроизводительных моделей ML с использованием C++ или Python.
• Прочный фон в области глубокого обучения, применяем