Engineer - ML Training / Inference Infrastructure

SpAItial ist Pionier in der Entwicklung eines fortschrittlichen 3D-Grundmodells und erweitert die Grenzen von KI, Computer Vision und räumlichem Computing. Unsere Mission ist es, die Art und Weise, wie Branchen von Robotik und AR/VR bis hin zu Gaming und Filmen 3D-Inhalte generieren und interagieren, neu zu definieren. Wir suchen nach mutigen, innovativen Menschen, die von einer Leidenschaft getrieben werden, die Grenzen des Möglichen zu erweitern. Sie sollten in einer Umgebung gedeihen, in der Kreativität auf Herausforderung trifft, und furchtlos komplexe Probleme angehen.

Unser Team basiert auf einem Fundament von Engagement und einem gemeinsamen Bekenntnis zur Exzellenz. Daher schätzen wir Menschen, die großen Stolz auf ihre Arbeit legen und die kollektiven Ziele des Teams über persönliche Ambitionen stellen. Als Teil unseres Startups werden Sie an der Spitze der KI-Revolution in der 3D-Technologie stehen, und wir möchten, dass Sie begeistert sind, die Zukunft dieses dynamischen Feldes mitzugestalten. Wenn Sie bereit sind, einen Einfluss zu nehmen, das Unbekannte zu umarmen und mit einer talentierten Gruppe von Visionären zusammenzuarbeiten, möchten wir von Ihnen hören.

Verantwortlichkeiten:

• Erstellen und Pflegen von ML- und Cloud-Infrastruktur für ein Startup im Bereich KI.
• Entwurf und Bereitstellung von Infrastruktur: Entwicklung und Wartung einer skalierbaren, leistungsstarken cloudbasierten Infrastruktur für ML-Workloads und Bereitstellung von ML-APIs oder Client-Endpunkten.
• Cloud-Plattformen: Bereitstellung, Verwaltung und Optimierung cloudbasierter Infrastruktur (AWS, Azure, GCP). Einrichtung von ML-Knoten für lokale Entwicklung und verteilte Trainings-Workloads, Aufrechterhaltung der Kompatibilität zwischen beiden.
• Systemmanagement: Installation, Konfiguration und Überwachung von Servern.
• Speicherverwaltung: Optimierung verschiedener Arten von gemeinsam genutztem / lokalem Speicher zur Verwaltung großer Datenmengen für ML-Workloads.
• Containerisierung und Orchestrierung: Verwaltung und Skalierung containerisierter Anwendungen mit Docker, Kubernetes, Terraform usw.
• Zusammenarbeit: Enge Zusammenarbeit mit dem restlichen technischen Team, um eine reibungslose Orchestrierung der ML- und Produktions-Workloads sicherzustellen.
• Vorfallreaktion: Reaktion auf Cloud-/Produktionsvorfälle, Durchführung von Analysen und Implementierung von Lösungen zur Verhinderung von Wiederholungen.

Wichtige Qualifikationen:

• 3 Jahre Berufserfahrung in einer cloudbezogenen Rolle, vorzugsweise im ML-Bereich.
• Beherrschung von Skripting (Bash, PowerShell, Python usw.) zur Automatisierung von Aufgaben.
• Beherrschung von Cloud-Plattformen (z. B. AWS, GCP, Azure).
• Beherrschung der Containerisierung (z. B. Docker, Kubernetes).
• Beherrschung der Orchestrierung in der Cloud.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Vertrautheit mit Python (Jupyter) und ML-Frameworks (PyTorch).
• Vertrautheit mit Cloud-Überwachungstools (z. B. Prometheus, Grafana).
• Vertrautheit mit cloudbasierten Datenbanksystemen (Amazon RDS, Aurora, Redshift, Google Cloud SQL, Spanner usw.) und Datenvisualisierungstools (Amazon QuickSight, Apache Superset).
• Vertrautheit mit CI/CD-Tools (z. B. CircleCI).

Bei SpAItial setzen wir uns dafür ein, einen vielfältigen und integrativen Arbeitsplatz zu schaffen. Wir begrüßen Bewerbungen von Menschen aus allen Hintergründen, Erfahrungen und Perspektiven. Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und stellen sicher, dass alle Kandidaten während des Rekrutierungsprozesses fair behandelt werden.