Руководитель отдела обработки данных и машинного обучения

Gravis Robotics — это быстрорастущий стартап серии А, поддерживаемый SoftBank, который привносит физический искусственный интеллект в строительную отрасль, превращая тяжелые строительные машины в автономных роботов.

Компания Gravis начиналась как филиал ETH Zurich, и наше уникальное сочетание автоматизации на основе обучения и расширенного дистанционного управления позволяет одному оператору безопасно управлять парком землеройных машин в игровой среде.

Опираясь на глубокие исследования в области робототехники и теперь развернутые во многих странах с ведущими партнерами по строительству и оборудованию, наша команда быстро растет, чтобы внедрить эту технологию в индустрию с оборотом в триллион долларов.

Gravis RACK — это не зависящий от машины комплект для модернизации, который повышает автономность экскаваторов и колесных погрузчиков грузоподъемностью от 10 до 100 и более тонн: LiDAR и датчики камеры, GNSS RTK, сетевое оборудование и надежные периферийные вычисления, работающие в автономном режиме. В сочетании с планшетом Slate и нашим программным обеспечением Copilot он позволяет оператору управлять машиной вручную, с помощью искусственного интеллекта или полностью автономно. Мы также все чаще создаем специальное оборудование, чтобы адаптировать наши машины для узкоспециализированных и надежных задач, выходящих за рамки традиционных земляных работ.

О роли

В Gravis интеллект наших машин настолько хорош, насколько хороши системы, которые их разрабатывают, обучают и управляют. Gravis Rack объединяет данные от LiDAR, камер, GNSS и гидравлики в систему управления, основанную на обучении, которая в реальном времени адаптируется к изменяющимся условиям грунта. По мере того, как наш парк растет, а наши модели становятся все более сложными, нам нужна инфраструктура мирового класса для поддержки полного жизненного цикла машинного обучения: от приема необработанных данных датчиков на периферии до непрерывного обучения, оценки и развертывания моделей.

В качестве руководителя MLOps вы будете управлять стратегией, технической дорожной картой и руководством нашей командой MLOps. Вы будете одновременно техническим руководителем и менеджером по персоналу, принимая на себя полную ответственность за создание, наставничество и масштабирование высокопроизводительной инженерной команды. Системы, которые вы и ваша команда создаете, обеспечивают поддержку каждого эксперимента ML, обучения и производственного развертывания в Gravis. Вы разработаете и реализуете оптимальное видение MLOps, тесно сотрудничая с руководителями платформ и робототехники, чтобы обеспечить высокоскоростную и высококачественную разработку и внедрение машинного обучения во всей организации.

Что ты будешь делать

•
Владеть техническим видением и дорожной картой MLOps, согласовывая инвестиции в инфраструктуру и архитектурные решения с более общими этапами компании и инженерными проектами.

•
Возглавьте и создайте команду инженеров для проектирования, построения и оптимизации высокопроизводительных конвейеров приема данных и инфраструктуры платформы для мультимодальных наборов данных петабайтного масштаба (например, облака точек LiDAR, потоки камер, GNSS/IMU, временные ряды гидравлики).

•
Наставляйте и развивайте членов команды посредством постоянной обратной связи, развития карьеры и технического руководства.

•
Проектируйте, создавайте и эксплуатируйте гибридные (облачные и локальные) вычислительные кластеры высокой доступности, предоставляя разработчикам и исследователям единый и бесперебойный вычислительный опыт.

•
Руководить конвейерами непрерывного развертывания и мониторинга моделей машинного обучения, развернутых на тысячах периферийных устройств в полевых условиях.

•
Обеспечьте полное управление жизненным циклом модели, включая надежные реестры моделей, управление версиями артефактов, автоматическое регрессионное тестирование и наблюдение/мониторинг в режиме реального времени.

•
Тесно сотрудничать с инженерами-робототехниками, чтобы понять требования и преобразовать их в надежную, масштабируемую среду обучения.

•
Оцените и интегрируйте лучшие в своем классе инструменты MLOps на облачных и локальных вычислительных платформах.

Что мы ищем

•
Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, обработки данных, электротехники или смежных областях.

•
Более 7 лет практического опыта работы в сфере ML Ops, проектирования данных или инфраструктуры ML, желательно на руководящей должности, управляющей инфраструктурой ML.

•
Более 5 лет опыта работы с Kubernetes, включая проектирование и поддержку облачной инфраструктуры (AWS, GCP или Azure) и локальной кластерной инфраструктуры.

•
Предыдущий опыт технического руководства или инженерного управления, включая наставничество и развитие инженеров

•
Большой опыт построения, масштабирования и оптимизации крупномасштабной инфраструктуры конвейера данных для приема сложных мультимодальных наборов данных и больших объемов данных и их организации в курируемых наборах данных (например, с использованием Encord, Scale AI, Lightly).

•
Подтвержденный опыт развертывания, наблюдения и поддержки моделей машинного обучения в масштабе на тысячах периферийных и удаленных устройств в производстве.

•
Глубокий опыт работы с реестром моделей, управлением версиями артефактов, отслеживанием экспериментов и инструментами управления версиями данных (например, MLflow, W&B, DVC)

•
Продемонстрированный опыт создания конвейеров CI/CD для рабочих нагрузок машинного обучения (например, GitHub Actions, GitLab CI), реализованных с использованием инфраструктуры как кода.

Бонусные квалификации

Не соответствуете всем требованиям? Мы все еще хотим услышать ваше мнение. Это приятно иметь, а не нарушители:

•
Опыт работы с данными робототехники (облака точек, потоки камер, данные временных рядов).

•
Опыт работы с инструментами, связанными с робототехникой и DevOps (Foxglove, Prometheus, Grafana)

•
Опыт работы с базами данных

•
Подтвержденный опыт работы с крупномасштабными архитектурами баз данных, платформами индексирования и высокопроизводительным поиском данных.

Это возможность присоединиться к динамичной, многопрофильной команде и стать частью компании, которая меняет тяжелое строительство.

Гравис – работодатель, предоставляющий равные возможности. Мы стремимся создать инклюзивную и разнообразную команду и не допускаем дискриминации по признаку расы, цвета кожи, происхождения, национального происхождения, религии, пола, сексуальной ориентации, возраста, гендерной идентичности, гендерного самовыражения, инвалидности, статуса ветерана или других защищенных законом характеристик.

Найдите больше англоговорящих вакансий в Швейцарии на Arbeitnow

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