Autonomy Engineer - ML & DL Infrastructure

Skydio ist das führende US-Drohnenunternehmen und der Weltmarktführer im Bereich autonomer Flug. Wir nutzen bahnbrechende KI, um die intelligentesten fliegenden Maschinen der Welt für unsere Kunden in den Bereichen Unternehmen, öffentliche Sicherheit, Verteidigung und andere zu schaffen. Das Lernen eines semantischen und geometrischen Verständnisses der Welt aus erstklassigen visuellen Daten ist der Kern unseres Autonomiesystems. Wir erweitern die Grenzen dessen, was mit tiefen Netzwerken, KI und ML möglich ist, um den Fortschritt intelligenter Luftroboter zu beschleunigen, die autonom in unbekannten Umgebungen navigieren und den Nutzern einen operativen Mehrwert bieten können.

Wenn Sie begeistert sind, massive Mengen an strukturierten Videodaten zu nutzen, um offene Probleme in der Objekterkennung und -verfolgung, der optischen Flussabschätzung und der Segmentierung zu lösen, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören. Als Ingenieur für Deep Learning-Infrastruktur sind Sie verantwortlich für den Aufbau und die Skalierung der Infrastruktur, die Skydios DL- und KI-Trainingsbemühungen unterstützt. Sie arbeiten an der Schnittstelle zwischen Skydios Autonomie- und Cloud-Teams, um neue Fähigkeiten bereitzustellen und KI/ML-Lösungen bei Skydio zu ermöglichen.

Wie Sie einen Einfluss haben werden:

• Entwerfen und Implementieren skalierbarer, erweiterbarer, interaktiver Datenpipelines und Annotation-Workflows
• Tools entwickeln, die modernste maschinelle Lernsysteme für eine effiziente Datenexploration und -kuratierung über die Flotte von Skydio-Drohnen nutzen
• Pipelines für Datenaufnahme, Versionierung, Modelltraining, Bereitstellung und Überwachung entwerfen und implementieren
• Optimieren und Skalieren von Deep Learning-Trainingsabläufen zur Verbesserung der Iterationsgeschwindigkeit des Teams
• Ihr Fachwissen und bewährte Verfahren nutzen, um die Engineering-Standards von Skydio aufrechtzuerhalten und zu verbessern

Was Sie zu einem guten Fit macht:

• Nachgewiesene praktische Erfahrung in der Datenverarbeitung und im Aufbau großer, leistungsfähiger und effizienter Datenverarbeitungspipelines
• Nachgewiesene praktische Erfahrung mit cloudbasierten ML-Plattformen, Containerisierungstechnologien, ML Ops-Plattformen und Datenbanken
• Erfahrung und Verständnis der Sicherheits- und Compliance-Anforderungen in der ML-Infrastruktur
• Nachgewiesene praktische Erfahrung im Aufbau und Management von ML-Pipelines, einschließlich Datenvorbereitung, Modelltraining, Modellbereitstellung und Überwachung
• Sie haben die Fähigkeit nachgewiesen, ein Konzept systematisch durch den Software-Lebenszyklus zu treiben: Architektur, Entwicklung, Test, Bereitstellung und Überwachung
• Sie sind in der Lage, innerhalb eines komplexen Codes zu navigieren und Ergebnisse zu liefern
• Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, effektiv auf allen Ebenen technischer Tiefe zusammenzuarbeiten
• Der Erwerb der FAA Part 107-Zertifizierung innerhalb der ersten 60 Tage der Anstellung wird für alle Skydio-Mitarbeiter dringend empfohlen und ist für bestimmte Positionen erforderlich.

Bei Skydio glauben wir, dass Vielfalt Innovation antreibt. Wir haben eine multidisziplinäre Umgebung geschaffen, die die Kraft unterschiedlicher Perspektiven nutzt, um elegante Lösungen für komplexe Probleme zu schaffen. Wir setzen uns dafür ein, unser Netzwerk von Menschen, Programmen und Ressourcen auszubauen, um eine inklusive Kultur zu fördern.

Qualifizierte Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft, Behinderung, geschütztem Veteranenstatus oder anderen durch Bundes-, Landes- oder lokale Antidiskriminierungsgesetze geschützten Merkmalen Berücksichtigung für eine Anstellung.

Für Positionen in den Vereinigten Staaten von Amerika 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 die entsprechende Website.