Autonomy Engineer - Deep Learning Infrastructure

Skydio ist das führende US-Drohnenunternehmen und der Weltmarktführer im Bereich autonomer Flüge, die Schlüsseltechnologie für die Zukunft von Drohnen und Luftmobilität. Das Skydio-Team kombiniert tiefes Fachwissen in künstlicher Intelligenz, erstklassiger Hardware- und Softwareproduktentwicklung, operativer Exzellenz und Kundenorientierung, um ein breiteres, vielfältigeres Publikum von Drohnennutzern zu befähigen, von Versorgungsinspektoren bis hin zu Ersthelfern, Soldaten in Kampfszenarien und darüber hinaus.

Über die Rolle: Das Lernen eines semantischen und geometrischen Verständnisses der Welt aus visuellen Daten ist der Kern unseres Autonomie-Systems. Wir erweitern die Grenzen dessen, was mit Echtzeit-Deep-Networks möglich ist, um den Fortschritt intelligenter mobiler Roboter zu beschleunigen. Wenn Sie begeistert sind, massive Mengen strukturierter Videodaten zu nutzen, um Probleme in der Computer Vision wie Objekterkennung und -verfolgung, optische Flussabschätzung und Segmentierung zu lösen, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.

Wie Sie einen Einfluss haben werden:

• Entwicklung von Lösungen für hochleistungsfähige Deep Learning-Inferenz für CV-Arbeitslasten, die hohe Durchsatzraten und niedrige Latenzzeiten auf verschiedenen Hardware-Plattformen liefern können.
• Profilierung von CV- und Vision Language Models (VLMs), um die Leistung zu analysieren, Engpässe und Beschleunigungs-/Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren und die Energieeffizienz von Deep Learning-Inferenzarbeitslasten zu verbessern.
• Entwurf und Implementierung von End-to-End MLOps-Workflows für Modellbereitstellung, Überwachung und Nachtraining.
• Nutzung fortgeschrittener Kenntnisse im maschinellen Lernen, um Trainings- oder Laufzeit-Frameworks oder Modell-Effizienz-Tools zu nutzen, um die Systemleistung zu verbessern.
• Erstellung neuer Methoden zur Verbesserung der Trainingseffizienz.
• Implementierung von GPU-Kernen für benutzerdefinierte Architekturen und optimierte Inferenz.
• Entwurf und Implementierung von SDKs, die es Kunden/externalen Entwicklern ermöglichen, autonome Workflows mithilfe von maschinellem Lernen zu erstellen.
• Nutzung Ihres Fachwissens und bewährter Praktiken zur Aufrechterhaltung und Verbesserung der Ingenieurstandards von Skydio.

Was Sie zu einem guten Fit macht:

• Nachgewiesene praktische Erfahrung mit MLOps, ML-Inferenzbeschleunigung/-optimierung und Edge-Bereitstellung.
• Starkes Wissen über DL-Grundlagen, Techniken und moderne DL-Modelle/-Architekturen.
• Starke Grundlagen in Computer Vision, Bildverarbeitung und Videoverarbeitung.
• Nachgewiesene praktische Erfahrung im Aufbau und Management von ML-Pipelines zur Lösung von Vision- oder Vision-Language-Aufgaben, einschließlich Datenvorbereitung, Modelltraining, Modellbereitstellung und Überwachung.
• Erfahrung und Verständnis der Sicherheits- und Compliance-Anforderungen in der ML-Infrastruktur.
• Erfahrung mit ML-Frameworks und -Bibliotheken.
• Fähigkeit, ein Konzept zu nehmen und systematisch durch den Software-Lebenszyklus zu treiben: Architektur, Entwicklung, Test, Bereitstellung und Überwachung.
• Komfortables Navigieren und Liefern innerhalb eines komplexen Codes.
• Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, effektiv auf allen Ebenen technischer Tiefe zusammenzuarbeiten.

Gleichberechtigter Arbeitgeber: Qualifizierte Bewerber erhalten eine Berücksichtigung für die Beschäftigung ohne Rücksicht auf Rasse, Farbe, Religion, Geschlecht, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität, nationale Herkunft, Behinderung, geschützten Veteranenstatus oder andere Merkmale, die durch bundesstaatliche, staatliche oder lokale Antidiskriminierungsgesetze geschützt sind.

Für Positionen, die in den Vereinigten Staaten von Amerika angesiedelt sind, verwendet Skydio, Inc. E-Verify, um die Beschäftigungsberechtigung zu bestätigen. Um mehr über E-Verify zu erfahren, einschließlich Ihrer Rechte und Pflichten, besuchen Sie bitte https://www.e-verify.gov/.