Software Engineer - ML

Über Flexion

Bei Flexion entwickeln wir die Intelligenzschicht, die die nächste Generation humanoider Roboter antreibt. Unsere Mission ist es, den Übergang von fragilen Prototypen zur realen Bereitstellung humanoider Roboter zu beschleunigen. Wir wurden von führenden Wissenschaftlern im Bereich Robotik und Verstärkungslernen (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 Fortschritte gemacht.

Die Rolle

Als ML Infrastructure Engineer bei Flexion werden Sie uns helfen, unsere Kern-Compute- und Datenplattformen auszubauen. Wir bauen das Gehirn für humanoide Roboter, was das Training großangelegter Grundmodelle mit riesigen Datenmengen umfasst. Sie entwerfen Trainingscluster, architektonisieren die Pipelines, die Daten von Simulatoren und Robotern in das Modelltraining übertragen, und erstellen die Werkzeuge, die unseren KI-Ingenieuren ermöglichen, schnell zu trainieren, zu bewerten und zu iterieren.

Sie werden Teil des erfahrenen Infrastrukturteams von Flexion (ehemals Google, Meta, Amazon) und übernehmen eine bedeutende Verantwortung für die Systeme hinter unserer Datensammlung, dem Training und den Experimentierabläufen: von strategischen Infrastrukturentscheidungen, Cluster-Orchestrierung und Optimierung des verteilten Trainings bis hin zu Datenplattformen, CI und Experimentierwerkzeugen. Dies ist eine Senior-Position vor Ort in unserem Büro in Zürich.

Hauptverantwortlichkeiten

• Aufbau und Betrieb der Trainingsinfrastruktur: Entwurf, Bereitstellung und Wartung von GPU-Compute-Clustern für das großangelegte Modelltraining über mehrere Cloud-Anbieter hinweg, einschließlich Job-Scheduling (Slurm, Kubernetes).
• Architektur von Datenplattformen und -pipelines: Aufbau der Speicher-, Verarbeitungs- und Servierschichten, die den gesamten Datenlebenszyklus abdecken: von Simulatorausgaben und Robotertelmetrie bis hin zu Trainingsdatensätzen. Dazu gehört der Aufbau von Infrastrukturen mit Objektspeichern (S3), parallelen Dateisystemen (Lustre) und gängigen Datenformaten (Parquet, WebDataset, LeRobot). Verwendung verteilter Verarbeitungsframeworks (Ray, Spark) zur Transformation und Validierung von Daten im großen Maßstab.
• Optimierung des verteilten Trainings: Zusammenarbeit mit unseren KI-Ingenieuren zur Skalierung von Arbeitslasten über Multi-Node-GPU-Cluster, Profilierung und Verbesserung des Durchsatzes, der Geräteauslastung und der Kommunikationseffizienz. Dazu gehört die Optimierung unseres verteilten IsaacLab-basierten Sim-to-Real-Trainings.
• Bewertung und Annahme neuer Plattformen: Vergleich von Cloud-Anbietern, GPU-aaS-Plattformen und aufkommenden Werkzeugen, wobei Sie die Entscheidungen darüber treffen, was wir annehmen, während wir unseren Compute-Fußabdruck erweitern.

Qualifikationen

• Über 3 Jahre Berufserfahrung im Aufbau und Betrieb von Infrastrukturen für großangelegte Deep-Learning-Systeme.
• Praktische Erfahrung im Training oder in der Unterstützung des Trainings großer Modelle (Milliarden von Parametern) in verteilten Multi-Node-GPU-Setups sowie ein tiefes Verständnis der zugrunde liegenden Konzepte (DDP, FSDP, NCCL).
• Starke Erfahrung mit mindestens einer großen Cloud-Plattform (AWS oder GCP), einschließlich Compute-Bereitstellung und Netzwerk.
• Erfahrung mit Job-Scheduling- und Orchestrierungstools: Slurm, Kubernetes oder beides.
• Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines und im Management von großangelegtem Speicher – einschließlich Objektspeichern (S3 oder gleichwertig) und Vertrautheit mit Hochleistungs- oder parallelen Dateisystemen (z.B. Lustre).
• Kenntnisse in Python und praktische Kenntnisse von PyTorch.
• Eigenverantwortliche Denkweise: Komfort beim Treffen architektonischer Entscheidungen, Setzen von Richtungen und eigenständigem Arbeiten in einem dynamischen Umfeld.

Wünschenswert

• Erfahrung mit verteilten Datenverarbeitungsframeworks (Ray, Spark).
• Vertrautheit mit gängigen Datenformaten (Parquet, WebDataset, LeRobot).
• Erfahrung mit zusätzlichen GPU-Cloud-Anbietern (Lambda Labs, CoreWeave, RunPod, Nebius oder ähnliches).
• Erfahrung im Management von On-Premise-Compute-Infrastrukturen.
• Vertrautheit mit Robotersimulationsumgebungen (IsaacLab, IsaacGym, MuJoCo).
• Erfahrung mit Infrastruktur-als-Code und Konfigurationsmanagement (Terraform, Ansible).
• Vertrautheit mit Experimentverfolgungsplattformen (Weights & Biases, MLflow).
• Erfahrung mit GPU-Programmierung und -Profilierung (CUDA, Nsight).

Vorteile

• Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket.
• Ein Platz in der ersten Reihe eines der ehrgeizigsten Robotikunternehmen Europas.
• Ein energiegeladenes, kollaboratives Team mit einer Neigung zum Handeln.