Software Engineer, ML Infrastructure

Job expired!

В Intrinsic, прогрессивной инициативе в рамках Alphabet, мы переосмысливаем будущее промышленной робототехники. Силами достижений в области ИИ, симуляции и восприятия, мы расширяем границы возможного, ставя программное обеспечение и данные в авангарде нашей стратегии. Наша цель - радикально изменить восприятие промышленной робототехники, сделав её более интеллектуальной, доступной и полезной для широкого круга предпринимателей, компаний и разработчиков.

В качестве инженера по программному обеспечению, ML инфраструктура в Intrinsic, вы будете играть ключевую роль в создании инфраструктуры, необходимой для обучения и внедрения обширных основных моделей робототехники. Ваш путь начинается с концепции проекта, в тесном сотрудничестве с клиентами и партнерами, для демонстрации нашей передовой технологии и возможностей. Вы будете оценивать и определять необходимые требования к данным и ML инфраструктуре, формулировать четкие технические задания и активно взаимодействовать с нашими инженерными командами для разработки и внедрения эффективных решений. Данная роль включает значительное взаимодействие с ведущими немецкими промышленными партнерами для формирования надежной экосистемы данных для робототехники.

  • Разработка инновационных решений для обучения крупномасштабных базовых моделей робототехники.
  • Совершенствование существующих систем за счет интеграции масштабируемых конвейеров, подходящих для распределенных вычислений и обработки данных.
  • Совместная работа с командами продукта и инженерии для оптимальной поддержки кейсов использования клиентов.

Для успешной работы в этой роли вам потребуются:

  • Степень бакалавра в области компьютерных наук или смежной дисциплине.
  • Как минимум 4 года опыта совместной работы над проектами программного обеспечения среднего или крупного масштаба.
  • Владение языками программирования, такими как Python и C++.
  • Опыт работы с Kubernetes и фреймворками машинного обучения, такими как Tensorflow и JAX.
  • Подтвержденные знания в области Google Cloud, Docker, архитектур, ориентированных на сервисы, а также технологий контейнеризации и оркестрации.
  • Знание немецкого языка.
  • Опыт в области робототехники.
  • Подтвержденный опыт внедрения сервисов машинного обучения в крупных масшт