Vorwärts eingesetzter Ingenieur

Wer wir sind

Unsere Mission ist es, die Welt programmierbar zu machen. Das Sehen ist eine der wichtigsten Möglichkeiten, die Welt zu verstehen, und bald wird dies auch für die Software gelten, die wir verwenden.

Wir bauen die Tools, die Community und die Ressourcen auf, die erforderlich sind, um die Welt mit künstlicher Intelligenz programmierbar zu machen. Roboflow vereinfacht die Erstellung und Verwendung von Computer-Vision-Modellen. Heute nutzen mehr als eine Million Entwickler, darunter die Hälfte der Fortune-100-Unternehmen, die Open-Source- und gehosteten Tools für Computer Vision AI von Roboflow. Dazu gehören das Zählen von Zellen zur Beschleunigung der Krebsforschung, die Verbesserung der Sicherheit auf Baustellen, die Digitalisierung von Grundrissen, der Erhalt von Korallenriffpopulationen, die Steuerung von Drohnenflügen und vieles mehr.

Roboflow wird von großartigen Kunden und Investoren unterstützt und hat über 63 Millionen von Y Combinator, Google Ventures, Craft Ventures, Sam Altman, Lachy Groom und anderen führenden Software-Investoren gesammelt.

Roboflowers sind leidenschaftliche Baumeister, die Wert auf Eigenverantwortung, Verantwortung und Tatendrang legen. Wir sind neugierig, gehen praxisnah mit neuen Technologien um und zeigen unsere Arbeit lieber, als darüber zu reden. Viele von uns haben eine Gründermentalität und gedeihen in unserem Umfeld mit hoher Autonomie.

Was Sie tun werden

Wir stellen Forward Deployed Engineers (FDEs) ein, die als erste technische Hände bei den Roboflow-Bereitstellungen unserer neuen Kunden fungieren. Nachdem unser Vertriebs- und Lösungsarchitekturteam einen Deal abgeschlossen und den technischen Ansatz validiert hat, greifen Sie ein und führen ihn vom Proof-of-Concept bis zur Produktion durch, der kritischen 0-zu-1-Phase, in der Vision auf Realität trifft.

Sie vernetzen sich direkt mit neuen Kunden und arbeiten mit deren Technik- und Betriebsteams zusammen, um ihre ersten Produktions-Computer-Vision-Workflows auf Roboflow zu erstellen und bereitzustellen. Dies ist die schwierigste, wichtigste und lohnendste Phase der Customer Journey. Die Infrastruktur ist ungewohnt, Datenpipelines müssen aufgebaut werden, Edge-Geräte müssen konfiguriert werden und Modelle müssen unter realen Bedingungen funktionieren, nicht nur in einer Demo oder einem Labor.

Bei der FDE-Rolle geht es um mehr als nur die Ausführung, Sie sind auch unsere Augen und Ohren vor Ort. Sie werden die Lücke zwischen dem, was ein Kunde zu wollen glaubt, und dem, was er tatsächlich braucht, erkennen. Diese Erkenntnisse sind von unschätzbarem Wert und Sie geben sie direkt an unsere Produkt- und Engineering-Teams weiter und gestalten so die Roboflow-Plattform und die Lösungsangebote. Die besten FDEs stellen nicht nur Lösungen bereit; Sie bringen die Probleme zum Vorschein, die es wert sind, als nächstes gelöst zu werden.

Sobald Sie bewiesen haben, dass die Bereitstellung in der Produktion funktioniert und das Team des Kunden für den Betrieb gerüstet ist, übergeben Sie die Aufgabe an unsere Implementierungsingenieure, die die Lösung auf weitere Anwendungsfälle skalieren, optimieren und erweitern. Sie sind die Speerspitze, die Person, die dafür sorgt, dass der erste Einsatz gelingt, ganz gleich, was dafür nötig ist; der Abenteurer, der Entdecker, der Baumeister.

In fünf Jahren sollte FDE bei Roboflow im Lebenslauf das bedeuten, was ein paar Jahre bei Palantir oder einem FAANG-Unternehmen bedeuten. Das ist die Messlatte, gegen die wir einstellen.

Rolle und Verantwortlichkeiten

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0-zu-1-Bereitstellung: Nutzen Sie validierte Proof-of-Concepts aus dem Vorverkaufsprozess und erstellen Sie die erste Produktionsbereitstellung. Dazu gehören die Einrichtung der Datenpipeline, die Modelloptimierung, die Konfiguration von Edge-Geräten und die Integration in die Kundeninfrastruktur.

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Edge-First Engineering: Bereitstellung und Betrieb von Computer-Vision-Systemen auf Edge-Hardware in physischen Umgebungen. Wo die Bedingungen unvorhersehbar und die Konnektivität unzuverlässig sind. Das ist praktische, hardwareintensive Arbeit.

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Einbindung in den Kunden: Arbeiten Sie während der ersten Bereitstellungsphase (in der Regel 4–12 Wochen pro Auftrag) vor Ort oder eng mit dem Engineering-Team des Kunden zusammen. Bauen Sie Vertrauen auf, vermitteln Sie Wissen und schaffen Sie die Grundlage für langfristigen Erfolg.

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Produktionstechnik: Schreiben Sie Code in Produktionsqualität, der in der Umgebung des Kunden läuft. Bewältigen Sie die chaotischen Realitäten der realen Computer Vision: Beleuchtungsschwankungen, Kamerakalibrierung, Modelldrift, Netzwerklatenz und Einschränkungen der Edge-Hardware.

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Seien Sie unsere Augen und Ohren vor Ort: Sie sind näher an den tatsächlichen Problemen des Kunden als jeder andere bei Roboflow. Sie werden die Lücke zwischen dem, was der Kunde sagt, was er will, dem, was er tatsächlich braucht, und dem, was die Maschinenbediener vor Ort denken, aufdecken. Diese Rückkopplungsschleife zurück zu Produkt und Technik prägt das, was wir als Nächstes entwickeln, und es ist eines der wertvollsten Dinge, die FDEs dem Unternehmen zurückbringen.

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Wissenstransfer und -übergabe: Dokumentieren Sie Ihre Bereitstellungsarchitektur, erstellen Sie Runbooks und schulen Sie das Team des Kunden, damit es das System unabhängig bedienen kann. Sorgen Sie für eine saubere Übergabe an die Implementierungsingenieure von Roboflow zur Skalierung und Erweiterung.

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Reduzieren Sie das Risiko neuer Bereitstellungen: Erkennen und beheben Sie technische Risiken frühzeitig. Wenn die Umgebung eines Kunden die geplante Architektur nicht unterstützt, finden Sie eine Alternative, bevor das Projekt scheitert.

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Gestalten Sie das Deployment Playbook: Kodifizieren Sie wiederholbare Deployment-Muster, Starter-Vorlagen und wiederverwendbare Artefakte, die zukünftige Deployments schneller und zuverlässiger machen.

Die Fähigkeiten, die Sie mitbringen

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Umfangreiche Erfahrung beim Einsatz von Technologie in physischen Umgebungen. Wir legen Wert auf die Breite der Arbeit über verschiedene Branchen, Hardwareplattformen und Bereitstellungskontexte hinweg statt auf die Tiefe in einem einzigen Unternehmen. Die besten FDEs, die wir eingestellt haben, haben Dinge in Fabriken, Lagerhäusern, auf Baustellen oder Labors gebaut, bevor sie jemals ein Visionsmodell in die Hand genommen haben.

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Gute Python-Kenntnisse; Erfahrung mit Arbeiten auf Systemebene (Docker, Kubernetes, Netzwerk, Linux) wird sehr geschätzt.

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Praktische Erfahrung im Einsatz von maschinellen Lern- oder Computer-Vision-Modellen in der Produktion; Sie verstehen die Lücke zwischen einem funktionierenden Notebook und einer zuverlässigen Pipeline.

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Erfahrung mit Edge-Computing-Hardware und Einschränkungen (NVIDIA Jetson, Industriekameras, eingeschränkte Konnektivität, Sicherheitsanforderungen vor Ort).

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Hervorragende Fähigkeiten zur Fehlerbehebung und Fehlerbehebung; Sie sind die Person, die herausfindet, warum es in der Inszenierung funktioniert, in der Produktion jedoch nicht.…

Quelle: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/155803-forward-deployed-engineer-7)