Data & ML Ops Engineer

Gravis Robotics ist ein Startup, das schwere Baumaschinen in intelligente und autonome Roboter verwandelt. Unsere lernbasierten Automatisierungs- und erweiterten Fernsteuerungssysteme ermöglichen es einem einzelnen Bediener, eine Flotte von Erdbewegungsmaschinen in einer spielerischen Umgebung sicher zu verwalten. Wir bringen über ein Jahrzehnt akademische Erfahrung an der Spitze der großangelegten Robotik mit und setzen dieses Fachwissen in realen Einsätzen mit Branchenführern in einem Billionen-Dollar-Markt um.

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. Mit dem Wachstum unserer Flotte und der zunehmenden Komplexität unserer Modelle benötigen wir erstklassige Infrastruktur zur Unterstützung des gesamten ML-Lebenszyklus: von der Rohdatenerfassung am Rand bis hin zu kontinuierlichem Modelltraining, -bewertung und -bereitstellung im großen Maßstab.

Als unser Data & ML Ops Engineer werden Sie die Anforderungsanalyse, Entwicklung, Einführung und den Betrieb der entsprechenden Infrastruktur vorantreiben. Die Systeme, die Sie aufbauen und betreiben, unterstützen jedes ML-Experiment, jedes Training und jede Produktionsbereitstellung bei Gravis. Sie arbeiten an der Schnittstelle zwischen unseren Plattform-, Autonomie- und Wahrnehmungsteams, um eine hohe Geschwindigkeit und Qualität in der ML-Entwicklung und -Bereitstellung zu ermöglichen.

Verantwortlichkeiten

• Entwurf und Betrieb von End-to-End-ML-Pipelines, die Datenaufnahme, Vorverarbeitung, Versionierung, Training, Bewertung und Bereitstellung abdecken, von Edge-Geräten im Feld bis hin zur Cloud-Trainingsinfrastruktur.
• Aufbau und Pflege einer skalierbaren Datenplattform für großangelegte multimodale Robotik-Datensätze (LiDAR-Punktwolken, Kamerabilder, GNSS/IMU und andere Maschinendaten).
• Verwaltung von CI/CD-Pipelines für ML-Workflows, einschließlich automatisiertem Modelltraining, Regressionstests und gestufter Bereitstellung an Produktionsflotten.
• Verwaltung des Experiment-Trackings, des Modellregisters und der Artefaktversionierung, um vollständige Reproduzierbarkeit zwischen Forschung und Produktion sicherzustellen.
• Enge Zusammenarbeit mit Autonomie- und Wahrnehmungsingenieuren, um Anforderungen zu verstehen und in zuverlässige, skalierbare Trainingsumgebungen zu übersetzen.
• Bewertung und Integration von Best-in-Class MLOps-Tools auf Cloud- und On-Premise-Computing-Plattformen.

Erforderliche Qualifikationen

• Abschluss (Bachelor oder Master) 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.
• Nachweisliche 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, Experiment-Tracking und Workload-Orchestrierungstools (z.B. MLflow, W&B, clear.ml, DVC).

Bonusqualifikationen

• 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-Infrastrukturen.

Dies ist eine Gelegenheit, Teil eines dynamischen und vielseitigen Teams zu werden und Teil eines jungen Startups zu sein, das die schwere Bauindustrie revolutionieren wird. 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: Wenn Sie ein hochqualifizierter Kandidat mit den erforderlichen Fähigkeiten und Erfahrungen sind, ermutigen wir Sie, sich zu bewerben und Ihre bevorzugte Arbeitsanordnung während des Vorstellungsgesprächs zu besprechen. 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. Wir können KI-Tools (Künstliche Intelligenz) verwenden, um Teile des Einstellungsprozesses zu unterstützen, wie z.B. die Überprüfung von Bewerbungen, die Analyse von Lebensläufen oder die Bewertung von Antworten. Diese Tools unterstützen unser Rekrutierungsteam, ersetzen jedoch nicht das menschliche Urteil. Letztendlich werden die endgültigen Einstellungsentscheidungen von Menschen getroffen. Wenn Sie weitere Informationen darüber wünschen, wie Ihre Daten verarbeitet werden, kontaktieren Sie uns bitte.