Responsable des opérations de données et de ML

Gravis Robotics est une start-up de série A à forte croissance soutenue par SoftBank, apportant l'IA physique au secteur de la construction, transformant les machines de construction lourdes en robots autonomes.

Gravis a commencé en tant que spin-out de l'ETH Zurich, et notre combinaison unique d'automatisation basée sur l'apprentissage et de contrôle à distance augmenté permet à un opérateur de conduire en toute sécurité une flotte d'engins de terrassement dans un environnement ludique.

Soutenue par une recherche approfondie en robotique et désormais déployée dans plusieurs pays avec des partenaires de premier plan en matière de construction et d'équipement, notre équipe se développe rapidement pour apporter cette technologie à une industrie valant des milliards de dollars.

Le Gravis RACK est un kit de mise à niveau indépendant de la machine qui ajoute de l'autonomie aux pelles et chargeuses sur pneus de 10 à 100+ tonnes : détection LiDAR et caméra, GNSS RTK, matériel réseau et calcul de pointe robuste qui fonctionne hors ligne. Associé à la tablette Slate et à notre logiciel Copilot, il permet à un opérateur de piloter une machine manuellement, avec l'assistance de l'IA, ou de manière totalement autonome. De plus en plus, nous construisons également du matériel personnalisé pour adapter nos machines à des applications hautement spécialisées et robustes au-delà de l'excavation traditionnelle.

À propos du rôle

Chez Gravis, l'intelligence derrière nos machines est aussi bonne que les systèmes qui les développent, les entraînent et les font fonctionner. Le Gravis Rack fusionne les données du LiDAR, des caméras, du GNSS et du système hydraulique dans un système de contrôle basé sur l'apprentissage qui s'adapte en temps réel aux conditions changeantes du sol. À mesure que notre flotte s'agrandit et que nos modèles deviennent plus sophistiqués, nous avons besoin d'une infrastructure de classe mondiale pour prendre en charge l'intégralité du cycle de vie du ML : depuis l'ingestion de données brutes de capteurs en périphérie jusqu'à la formation continue des modèles, leur évaluation et leur déploiement à grande échelle.

En tant que responsable MLOps, vous dirigerez la stratégie, la feuille de route technique et le leadership de notre équipe MLOps. Vous agirez à la fois en tant que responsable technique et responsable du personnel, en prenant l'entière responsabilité de la constitution, du mentorat et du développement d'une équipe d'ingénierie hautement performante. Les systèmes que vous et votre équipe construisez alimentent chaque expérience de ML, chaque formation et chaque déploiement de production chez Gravis. Vous concevrez et exécuterez une vision MLOps optimale tout en collaborant étroitement avec les dirigeants de la plate-forme et de la robotique pour permettre le développement et le déploiement de ML à grande vitesse et de haute qualité dans toute l'organisation.

Ce que tu feras

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Posséder la vision technique et la feuille de route MLOps, en alignant les investissements en infrastructure et les décisions d'architecture avec les étapes plus larges de l'entreprise et de l'ingénierie.

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Diriger et constituer une équipe d'ingénierie pour concevoir, construire et optimiser les pipelines d'ingestion de données à haut débit et l'infrastructure de plate-forme pour des ensembles de données multimodales à l'échelle du pétaoctet (par exemple, nuages de points LiDAR, flux de caméras, GNSS/IMU, séries chronologiques hydrauliques)

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Encadrer et développer les membres de l'équipe grâce à des commentaires continus, au développement de carrière et à des conseils techniques.

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Concevoir, construire et exploiter des clusters de calcul hybrides à haute disponibilité (cloud et sur site), offrant aux développeurs et aux chercheurs une expérience de calcul transparente et unifiée.

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Diriger les pipelines de déploiement et de surveillance continus pour les modèles ML déployés sur des milliers d'appareils de périphérie sur le terrain

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Établissez une gestion complète du cycle de vie des modèles, intégrant des registres de modèles robustes, la gestion des versions des artefacts, des tests de régression automatisés et une observabilité/surveillance en temps réel.

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Collaborer étroitement avec les ingénieurs en robotique pour comprendre les exigences et les traduire en environnements de formation fiables et évolutifs

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Évaluez et intégrez les meilleurs outils MLOps sur les plateformes de calcul cloud et sur site

Ce que nous recherchons

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Baccalauréat ou maîtrise en informatique, en génie des données, en génie électrique ou dans un domaine connexe

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Au moins 7 années d'expérience pratique dans des rôles de ML Ops, d'ingénierie de données ou d'infrastructure ML, de préférence dans un rôle de leadership dans la conduite de l'infrastructure ML.

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Plus de 5 ans d'expérience en production avec Kubernetes, y compris la conception et la maintenance d'une infrastructure cloud (AWS, GCP ou Azure) et d'une infrastructure de cluster sur site

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Expérience préalable en leadership technique ou en gestion de l'ingénierie, y compris le mentorat et la croissance d'ingénieurs

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Solide expérience dans la création, la mise à l'échelle et l'optimisation d'une infrastructure de pipeline de données à grande échelle pour ingérer des ensembles de données multimodaux complexes et des données volumineuses et les organiser dans des ensembles de données organisés (par exemple en utilisant Encord, Scale AI, Lightly)

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Expérience avérée dans le déploiement, l'observation et la maintenance de modèles ML à grande échelle sur des milliers d'appareils périphériques/distants en production.

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Expérience approfondie des outils de registre de modèles, de gestion des versions d'artefacts, de suivi des expériences et de gestion des versions de données (par exemple, MLflow, W&B, DVC)

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Expérience démontrée dans la création de pipelines CI/CD pour les charges de travail de ML (par exemple, GitHub Actions, GitLab CI) mises en œuvre avec Infrastructure as Code

Conditions de bonus

Vous ne répondez pas à toutes les exigences ? Nous voulons toujours avoir de vos nouvelles. Ce sont des incontournables, pas des rédhibitoires :

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Expérience de travail avec des données robotiques (nuages de points, flux de caméras, données de séries temporelles).

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Expérience avec les outils liés à la robotique et au DevOps (Foxglove, Prometheus, Grafana)

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Expérience avec les bases de données

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Expertise démontrée en matière d'architectures de bases de données à grande échelle, de cadres d'indexation et de récupération de données haute performance

C'est l'occasion de rejoindre une équipe dynamique et multidisciplinaire et de faire partie d'une entreprise qui remodèle la construction lourde.

Gravis est un employeur garantissant l'égalité des chances. Nous nous engageons à constituer une équipe inclusive et diversifiée et ne faisons aucune discrimination fondée sur la race, la couleur, l'ascendance, l'origine nationale, la religion, le sexe, l'orientation sexuelle, l'âge, l'identité de genre, l'expression de genre, le handicap, le statut d'ancien combattant ou d'autres caractéristiques légalement protégées.

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Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.ch/jobs/companies/gravis-robotics/data-ml-ops-lead-zurich-335947)