Data & ML Ops Engineer

Über Gravis Robotics

Gravis Robotics ist ein Startup, das schwere Baumaschinen in intelligente und autonome Roboter verwandelt. Unsere einzigartige Kombination aus lernbasierter Automatisierung und erweitertem Fernsteuerung ermöglicht es einem einzelnen Bediener, eine Flotte von Erdbewegungsmaschinen in einer spielerischen Umgebung sicher zu steuern. Mit über einem Jahrzehnt akademischer Erfahrung an der Spitze der großangelegten Robotik übersetzt unser Team dieses Fachwissen schnell in reale Einsätze mit Branchenführern in einem Billionen-Dollar-Markt.

Über die Stelle

Bei Gravis ist die Intelligenz hinter unseren Maschinen nur so gut wie die Systeme, die sie entwickeln, trainieren und betreiben. Der Gravis Rack verbindet Daten von LiDAR, Kameras, GNSS und Hydraulik in ein lernbasiertes Steuerungssystem, das sich in Echtzeit an wechselnde Bodenbedingungen anpasst. Während unsere Flotte wächst und unsere Modelle komplexer werden, benötigen wir erstklassige Infrastruktur, um den gesamten ML-Lebenszyklus zu unterstützen: von der Rohsensordatenaufnahme am Rand bis hin zu kontinuierlichem Modelltraining, -bewertung und -bereitstellung in großem Maßstab.

Als unser Data & ML Ops Engineer sind Sie verantwortlich für die Anforderungserhebung, Entwicklung, Einführung und den Betrieb der entsprechenden Infrastruktur. Die Systeme, die Sie aufbauen und betreiben, treiben jedes ML-Experiment, jedes Training und jede Produktionsbereitstellung bei Gravis an. Sie arbeiten an der Schnittstelle unserer Plattform-, Autonomie- und Wahrnehmungsteams, um eine schnelle und qualitativ hochwertige ML-Entwicklung und -Bereitstellung zu ermöglichen.

Verantwortlichkeiten

• Entwerfen und Betreiben von End-to-End-ML-Pipelines, die Datenaufnahme, Vorverarbeitung, Versionierung, Training, Bewertung und Bereitstellung abdecken, von Edge-Geräten im Feld bis zur Cloud-Trainingsinfrastruktur
• Aufbauen und Pflegen einer skalierbaren Datenplattform für großangelegte multimodale Robotik-Datensätze (LiDAR-Punktwolken, Kamerabilder, GNSS/IMU und andere Maschinendaten)
• Verwalten von CI/CD-Pipelines für ML-Workflows, einschließlich automatisiertem Modelltraining, Regressionstests und gestufter Bereitstellung an Produktionsflotten
• Verwalten von Experimentverfolgung, Modellregistrierung und Artefaktversionierung, um vollständige Reproduzierbarkeit zwischen Forschung und Produktion sicherzustellen
• Eng mit Autonomie- und Wahrnehmungsingenieuren zusammenarbeiten, um Anforderungen zu verstehen und in zuverlässige, skalierbare Trainingsumgebungen zu übersetzen
• Bewerten und Integrieren von Best-in-Class MLOps-Tools auf Cloud- und On-Premise-Computing-Plattformen

Erforderliche Qualifikationen

• Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Datenengineering, Elektrotechnik oder einem verwandten Bereich
• 3+ Jahre praktische Erfahrung in ML Ops, Datenengineering oder ML-Infrastrukturrollen
• Starke Python-Kenntnisse und solide Erfahrung mit ML-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow
• Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau und Management von CI/CD-Pipelines für ML-Workloads (z.B. GitHub Actions oder GitLab CI)
• Praktische Erfahrung mit Containerisierung (Docker)
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, GCP oder Azure)
• Erfahrung mit Datenversionierung, Experimentverfolgung und Workload-Orchestrierungstools (z.B. MLflow, W&B, clear.ml, DVC)

Bonusqualifikationen

Erfüllen Sie nicht alle Anforderungen? Wir möchten trotzdem von Ihnen hören. Diese sind wünschenswert, keine Dealbreaker:

• Erfahrung mit GPU-beschleunigten Simulationsumgebungen (z.B. IsaacSim/IsaacLab, CARLA, MuJoCo)
• Erfahrung mit Robotikdaten (Punktwolken, Kamerastreams, Zeitreihendaten)
• Praktische Erfahrung mit Infrastruktur als Code
• Erfahrung mit Robotik- und DevOps-Tools (Foxglove, Prometheus, Grafana)
• Erfahrung in der Skalierung von ML-Infrastruktur

Gravis Robotics bietet ein faires Markengehalt und einen Arbeitsort in der lebhaften Stadt Zürich. Als zukunftsorientiertes Startup verstehen wir, dass Work-Life-Balance und Flexibilität wichtige Überlegungen für viele Fachleute sind.

Gravis ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir setzen uns dafür ein, ein inklusives und diverses Team aufzubauen und diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Abstammung, nationaler Herkunft, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Alter, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck, Behinderung, Veteranenstatus oder anderen gesetzlich geschützten Merkmalen.

Wir sind ein internationales Team, das daran arbeitet, Probleme mit globaler Auswirkung zu lösen: Um eine effiziente Kommunikation und Zusammenarbeit zu ermöglichen, ist Englischkenntnis für alle Rollen erforderlich.