Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere GPU-Cluster für humanoide Roboter und unterstütze KI-Ingenieure.
- Unternehmen: Flexion, ein innovatives Unternehmen im Bereich humanoide Robotik.
- Vorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung, flexible Arbeitszeiten und tolle Teamkultur.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten und regelmäßigen Teamevents.
- Warum dieser Job: Sei Teil der Zukunft der Robotik und arbeite an bahnbrechenden Technologien.
- Qualifikationen: Erfahrung in ML, GPU-Architektur und Python-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 81000 - 99000 € pro Jahr.
Über Flexion
Bei Flexion entwickeln wir den Autonomie-Stack für humanoide Roboter. Unsere Mission ist es, den Übergang von fragilen Prototypen zu realen Einsätzen von Humanoiden voranzutreiben. Wir wurden von führenden Wissenschaftlern im Bereich Robotik und Reinforcement Learning (ehemals Nvidia, ehemals ETH Zürich) gegründet und von führenden internationalen VC-Firmen unterstützt. In nur wenigen Monaten haben wir von unserem ersten Code bis zur Bereitstellung echter humanoider Fähigkeiten bei unseren Kunden, unter Nutzung von Simulation und Reinforcement Learning, Fortschritte gemacht. Heute erweitern wir schnell die Fähigkeiten unseres Autonomie-Stacks, unsere Kundenbasis und unser Team.
Die Rolle
Wir suchen einen erfahrenen ML-Ingenieur, der sich unserem erfahrenen Infrastrukturteam bei Flexion anschließt und die Verantwortung für die GPU-Computing-Plattformen von Flexion übernimmt. Dies ist eine senior Position vor Ort mit erheblichem Handlungsspielraum. Bei Flexion bauen wir das Gehirn für humanoide Roboter, was das Training von Basis-Modellen mit großen Datenmengen auf großen GPU-Clustern umfasst. Sie werden das Design, den Aufbau, den Betrieb und die Optimierung leistungsfähiger Cluster verantworten. Sie arbeiten mit KI-Ingenieuren zusammen, um deren Trainingsgeschwindigkeit und Hardwareauslastung zu optimieren. Außerdem werden Sie strategische Compute-Planungen beeinflussen und zu neuen Tools und Plattformen beitragen, um effizient an unseren KI-Modellen zu iterieren. Dies wird Sie ins Herz der KI-Entwicklung von Flexion bringen und Ihnen ermöglichen, direkt die Umsetzung unserer ehrgeizigen Roadmap zu beeinflussen. Sie werden eng mit der Unternehmensführung, den Ingenieuren des Infrastrukturteams und den KI-Ingenieuren im gesamten Unternehmen zusammenarbeiten.
Hauptverantwortlichkeiten
- Architektur, Betrieb und kontinuierliche Verbesserung bestehender und zukünftiger cloud-basierter GPU-Cluster. Auswahl der besten Frameworks und Tools, um unsere Cluster effizient zu betreiben. Arbeiten an Cluster-Bereitstellung, Job-Schedulern und Überwachungssystemen.
- Hilfe für KI-Ingenieure bei der Optimierung ihrer Trainingslasten und Maximierung der Hardwareauslastung mithilfe von Profilern, Beitrag zu unseren Kern-ML-Bibliotheken.
- Beitrag zu kurz- und langfristigen GPU-Computing-Strategien in Zusammenarbeit mit unseren KI-Engineering-Teams und Unterstützung bei deren Umsetzung.
- Optimierung von Kapazität und Kosten durch Erkundung von Multi-Cloud-Strategien und Bewertung von Kompromissen.
- Erhöhung der Standards für Ingenieurpraktiken, einschließlich Tests, Codequalität, Dokumentation und Systemzuverlässigkeit.
Anforderungen
- Abschluss in Informatik, Elektrotechnik oder Softwaretechnik (oder gleichwertige praktische Erfahrung) sowie umfangreiche Branchenerfahrung.
- Praktische Erfahrung mit dem Training oder der Inferenz großer Modelle (Milliarden von Parametern) auf verteilten Multi-Node-GPU-Hardware. Dazu kann das Einrichten und Betreiben des Clusters, das Schreiben und Optimieren von Trainings-/Inferenzcode, der Aufbau von ML-Pipelines usw. gehören.
- Beherrschung von Python und fundierte Kenntnisse in PyTorch.
- Tiefes Verständnis von Konzepten des verteilten Trainings (DDP, FSDP, NCCL).
- Erfahrung mit mindestens einer Cloud-Plattform (AWS, GCP, Azure oder neoclouds) oder großangelegter On-Premises-GPU-Infrastruktur.
- Erfahrung mit Job-Scheduling- und Orchestrierungstools: Slurm und/oder Kubernetes/KubeRay.
Wünschenswerte Qualifikationen
- Vertrautheit mit Profilern (z.B. PyTorch Profiler, Dynolog, HTA, Nsight).
- Erfahrung mit Hochleistungs- oder parallelen Dateisystemen (z.B. Lustre).
- Erfahrung mit der Bereitstellung von Computing-Ressourcen bei mehreren Cloud-Anbietern.
- Erfahrung mit Infrastructure-as-Code und Konfigurationsmanagement (Terraform, Ansible).
Vorteile
- Wettbewerbsfähige Vergütung
- Beitritt zu einem führenden Robotikteam & Zugang zu noch nie dagewesener Forschung
- Energiegeladene, kollaborative Kultur mit Handlungsdrang und regelmäßigen Gemeinschaftsveranstaltungen
- Verbesserte Altersvorsorge
- Umzugs- und Genehmigungssponsoring
- Erweiterte Urlaubs- und bezahlte Freistellungsleistungen
- Zentral gelegenes Büro in Zürich mit erstklassigen Testeinrichtungen und Infrastruktur
- 401(k) mit Unternehmensbeiträgen
- Kranken-, Zahn- und Sehhilfe mit der Flexibilität, Ihren eigenen Plan zu wählen
- Offene PTO-Politik & bezahlte Unternehmensfeiertage
ML Engineer - Infrastructure in Zürich Arbeitgeber: Flexion Robotics
Flexion ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze der Robotiktechnologie zu arbeiten. Mit einem zentralen Büro in Zürich, das über erstklassige Testeinrichtungen verfügt, profitieren Sie von einer dynamischen und kollaborativen Unternehmenskultur, die Innovation und persönliche Entwicklung fördert. Unsere Mitarbeiter genießen wettbewerbsfähige Vergütung, verbesserte Rentenpläne und zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung in einem der führenden Robotikteams Europas.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so ML Engineer - Infrastructure in Zürich erhalten könntest
✨Werde Teil von Robotik-Communities
Such dir aktive Communities oder Foren im Bereich Robotik, wo Gleichgesinnte und Profis sich austauschen. Hier kannst du nicht nur viel lernen, sondern auch potenzielle Arbeitgeber kennenlernen, die nach Talenten suchen – manchmal ist es wichtiger, die richtigen Leute zu treffen, als nur Bewerbungen zu verschicken!
✨Besuche Robotik-Events und Messen
Schau dir lokale oder internationale Messen und Konferenzen an, die sich mit Robotik beschäftigen. Dort hast du die Möglichkeit, direkt mit Unternehmen wie Flexion Robotics in Kontakt zu treten und dein Interesse an einer Vollzeitstelle als ML Engineer - Infrastructure zu zeigen. Nimm Visitenkarten mit und sei bereit, dich vorzustellen!
✨Engagiere dich in Praktikumsprojekten
Wenn du vor deiner Bewerbung noch etwas direkten Erfahrung sammeln kannst, schaue nach Projekten oder Praktika im Bereich Robotik. Diese Erfahrungen sind nicht nur wertvoll, sondern zeigen auch, dass du wirklich in diesem Bereich Fuß fassen möchtest. Nutze Plattformen für offene Projekte, um erste praktische Erfahrungen zu sammeln.
✨Online-Präsenz aufbauen
Zeige deine Fähigkeiten und Kenntnisse durch ein öffentliches Portfolio oder Blog. Teile deine Projekte, sei es über GitHub oder persönliche Webseiten. Das hilft dir, sichtbar zu werden und zeigt, dass du aktiv in der Robotik arbeitest. Und vergiss nicht, dich auch über unsere Website bei Flexion Robotics zu bewerben, um deine Chancen zu erhöhen, Teil des Teams zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um ML Engineer - Infrastructure in Zürich mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Fokussiere dich auf technische Fähigkeiten:In deiner Bewerbung solltest du unbedingt relevante technische Fähigkeiten hervorheben, die für die Robotik wichtig sind. Das beinhaltet Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder C++, sowie Erfahrung mit spezifischen Robotik-Plattformen oder -Tools. Zeig uns, dass du mit den neusten Technologien vertraut bist und welche Projekte du bereits umgesetzt hast!
Präsentation deiner Projekte und Erfahrungen:Wenn du bereits an spannenden Robotik-Projekten gearbeitet hast, dann dokumentiere diese ausführlich in deinem Lebenslauf oder in einem Portfolio. Bilder, Videos oder Links zu deinen Arbeiten können hier einen großen Unterschied machen! Zeig uns, was du kannst, und wie du Probleme gelöst hast.
Motivation und Lernbereitschaft im Anschreiben:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, schau, dass du in deinem Anschreiben zeigst, warum du genau bei Flexion Robotics im Bereich Robotik arbeiten möchtest. Erkläre, wie dich unsere Mission anspricht und welche Ideen du einbringen könntest. Deine Begeisterung für das Fach und den Willen, stetig zu lernen, können uns überzeugen!
Überzeuge mit relevanten Zertifikaten:Falls du Zertifikate hast, die deine Qualifikationen untermauern, wie beispielsweise in Robotik oder Automatisierungstechnik, erwähne diese in deinem Lebenslauf. Diese Unterlagen können einen starken Eindruck hinterlassen und uns zeigen, dass du engagiert und spezialisiert bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Flexion Robotics vorbereitet
✨Technisches Know-how zeigen
In der Robotik ist es entscheidend, dass wir unsere technischen Fähigkeiten präsentieren. Bereite dich darauf vor, Fachfragen zu Robotiksystemen, Programmiersprachen wie Python oder C++ und spezifischen Tools wie ROS zu beantworten. Vielleicht fragen sie dich auch nach einem Projekt, an dem du gearbeitet hast – hab dein Portfolio bereit!
✨Praktische Anwendungen diskutieren
Sei bereit, über praktische Anwendungen deiner Kenntnisse in der Robotik zu sprechen. Überlege dir vorher einige Beispiele, wo du theoretisches Wissen erfolgreich in die Praxis umgesetzt hast. Dies könnte eine interessante Projektarbeit oder eine Herausforderung, die du überwunden hast, umfassen.
✨Teamgeist demonstrieren
Da die Robotik oft Teamarbeit umfasst, ist es wichtig, deine Zusammenarbeit zu betonen. Während des Gesprächs kannst du Geschichten erzählen, die deine Teamfähigkeit und deine Fähigkeit zur Problemlösung zeigen. Du kannst sogar gemeinsam mit deinen Teamkollegen durchgeführte Simulationen oder Projekte erwähnen.
✨Langfristige Motivation vermitteln
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, wird das Unternehmen wissen wollen, dass du langfristig in der Robotik bleiben möchtest. Teile deine Zukunftspläne und wie diese zu Flexion Robotics passen – sei es durch den Wunsch, an innovativen Lösungen zu arbeiten oder sich weiterzubilden. Das zeigt, dass du wirklich in die Rolle investieren willst.
