Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue Systeme für robotergestütztes Lernen und arbeite an Datenpipelines und Modellbereitstellungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen in Zürich mit Fokus auf KI-Infrastruktur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und spannende Projekte.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit vielen Lernmöglichkeiten und Raum für persönliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an bahnbrechenden Technologien.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir stellen einen AI Infrastructure Engineer ein.
Startdatum: ASAP
Zürich, Schweiz (vor Ort, Remote nicht möglich)
Vollzeit (100%)
Ihre Rolle
Als AI Infrastructure SWE werden Sie die Systeme aufbauen, die unser Robot Learning unterstützen. Sie werden von Anfang an an Datenpipelines, internen Tools und der Bereitstellung von Modellen arbeiten, während wir die Grundlagen unserer ML-Infrastruktur schaffen.
Was Sie tun werden:
- Aufbau einer gestuften Datenverarbeitungsplattform von der Rohdatenaufnahme bis zur Generierung von versionierten Trainingsdatensätzen
- Aufbau und Betrieb der Trainingsinfrastruktur durch containerisierte Bereitstellungen und Cloud-GPU-Bereitstellung
- Bereitstellung von Modellen in der Produktion mit Cloud- und Edge-Inferenz und Aufbau des Evaluierungsrahmens zur Gewährleistung sicherer Bereitstellungen
- Erstellung und Pflege interner Datenqualitäts- und Inspektionswerkzeuge
Was Sie haben sollten:
- 5+ Jahre Erfahrung in einer professionellen SWE-Umgebung beim Aufbau von Produktionssoftware mit einem signifikanten Fokus auf Datenplattformen oder ML-Infrastruktur
- Starke Python-Kenntnisse und sicher im Umgang mit einer typisierten Sprache (Rust, Go, C++, ...)
- Erfahrung in Datenpipelines und -speicherung: gestufte Architektur, Workflow-Orchestrierung, Backfills und Schema-Evolution
- Cloud-Trainingserfahrung: Sie haben GPU-Instanzen bereitgestellt und in einem reproduzierbaren Setup trainiert, von containerisierten Bereitstellungen bis hin zu einem Modell-Registry
- Praktische ML-Erfahrung: Sie haben Modelle trainiert und verstehen den Datensatzdurchsatz, die GPU-Auslastung und können langsame oder blockierte Trainingsläufe debuggen
- Starke SWE-Grundlagen: Sie arbeiten mit IaC und Code-Reviews, schlagen architektonische Änderungen und Refaktorisierungen vor und bauen interne Tools und Automatisierungen
Diese Fähigkeiten sind von Vorteil:
- Edge-Inferenzbereitstellung (Jetson oder ähnlich) mit TensorRT, ONNX, Quantisierung
- Multimodale und zeitliche Daten: Videopipelines, Sensorprotokolle, MCAP, Zeitabgleich über Quellen hinweg
- Verteiltes Training und Optimierung der Trainingsleistung
- GPU-Cluster-Management und Job-Orchestrierung
- Rust in der Produktion
Keine Sorge, wenn Sie nicht alle Anforderungen erfüllen. Wir schätzen Menschen, die schnell lernen und sich um den Aufbau großartiger Produkte kümmern. Versuchen Sie es einfach und bewerben Sie sich.
Senior AI Infrastructure Engineer (Zürich, 100%) Arbeitgeber: Loki Robotics
Als Arbeitgeber in Zürich bieten wir Ihnen die Möglichkeit, an der Spitze der KI-Infrastruktur zu arbeiten und innovative Lösungen zu entwickeln, die die Zukunft des maschinellen Lernens gestalten. Unsere Unternehmenskultur fördert Kreativität und Zusammenarbeit, während wir gleichzeitig auf individuelle Wachstumschancen setzen, um Ihre Karriere voranzutreiben. Genießen Sie die Vorteile eines dynamischen Arbeitsumfelds in einer der lebenswertesten Städte der Welt, wo Sie nicht nur Ihre technischen Fähigkeiten erweitern, sondern auch Teil eines engagierten Teams werden können.
