В Covariant мы стремимся создать Covariant Brain, универсальный ИИ, который позволит роботам видеть, мыслить и действовать в окружающем мире. Перенос ИИ из лаборатории в динамичные, реальные операции наших клиентов требует инновационных идей, подходов и техник.
Наш успех зависит от команды, такой же разнообразной, как и мир, который мы стремимся улучшить, - людей с различным образованием, взглядами и опытом. Нас объединяет общая основа: амбициозные ожидания, любовь к обучению, эмпатия к коллегам и командный дух.
Команда AI Infrastructure обеспечивает доступность и оптимизацию данных роботов Covariant для разработки, отладки и развертывания программного обеспечения ИИ. Наша цель - автоматизировать и улучшить каждый аспект жизненного цикла ИИ, от сбора, индексирования и аннотирования данных до обучения моделей, их развертывания и мониторинга производительности. Мы ежедневно обрабатываем терабайты данных телеметрии роботов, делая их доступными и полезными для компании через нашу инновационную платформу данных. Мы ищем старших инженеров для достижения этой цели, создавая основные библиотеки, сервисы и инструменты, являющиеся основой для разработки программного обеспечения ИИ в Covariant.
- Разработка сервисов и API для поиска и аннотирования растущего набора данных роботов
- Проектирование библиотек для обучения, развертывания, мониторинга и анализа наших моделей
- Разработка полного стека инструментов для визуализации и изучения данных роботов
- Тесное сотрудничество с командами исследований и решений для спецификации, разработки и выпуска функций нашей платформы данных роботов
- Руководство и управление проектами полного стека с участием многофункциональных заинтересованных сторон
- Создание инструментов для поиска и визуализации данных телеметрии роботов для ускоренной итерации производительности
- Реализация масштабируемых конвейеров данных для приема и обработки данных телеметрии роботов
- Разработка и развертывание распределенных систем, охватывающих склады клиентов и облака общего и частного пользования
- Пропаганда и содействие принятию принципов качественного проектирования программного обеспечения, включая наблюдаемость и отладку систем
- Более 4 лет опыта программирования на современных языках программирования, таких как Python
- Более 4 лет опыта в полном цикле разработки, бэкенд веб-разработке или облачной инфраструктуре
- Документированный опыт проектирования, создания и развертывания современных веб-API
- Опыт развертывания решений с использованием общественных облачных провайдеров, таких как AWS
- Знание технологий контейнеризации, таких как Docker, и платформ оркестрации, таких как Kubernetes и Amazon ECS
- Сильные коммуникативные навыки для эффективной передачи технических деталей разнообразной аудитории
- Опыт создания инфраструктуры для обучения моделей, библиотек и инструментов
- Способность самостоятельно работать над открытыми, межфункциональными проектами
- Опыт проектирования инфраструктуры данных для систем машинного обучения
- Знание Django и/или Postgres
- Разработка масштабируемого конвейера данных с использованием сервисов, таких как Amazon SQS или Kinesis
- Проектирование новых моделей данных, включая соответствующие конечные точки API и представления
- Развертывание сервиса в Kubernetes и мониторинг его производительности
- Устранение и отладка проблем производительности в Postgres
- Добавление функции в библиотеку вычислительных графов
- Встреча с исследовательскими командами для сбора требований к новым проектам, связанным с обучением и развертыванием моделей
- Подготовка технической презентации глубокого анализа недавно завершенного проекта