ML Software Engineer

🕒 Agosto 4

🏄 California – Remoto

🏄 California – Remote

💵 $100.000 - $300.000 / ano

⏰ Tempo Integral

🟢 Júnior

🟡 Pleno

🧑‍💻 Engenheiro Full-stack

👻 Score fantasma 23%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Humble Robotics

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11 - 50 funcionários

Fundada em 2026

📦 Logística

🚗 Transporte

🚘 Automotivo

Logistics • Transport • Automotive

A Humble Robotics é uma empresa de tecnologia que desenvolve o Humble Hauler — um veículo autônomo elétrico de carga, sem cabine, projetado para integrar as funções de trator, trailer e motorista em uma única plataforma. A empresa destaca autonomia baseada em IA orientada por visão, capacidade dock-to-dock (incluindo descarga direta nos docks), segurança preditiva e sistemas redundantes à prova de falhas, além de um modelo operacional de serviço completo com suporte operacional remoto 24/7 e carregamento. O Humble Hauler é projetado para reduzir os custos por quilômetro através de um design elétrico mais leve que aumenta a capacidade de carga, elimina a dependência de diesel e tem como alvo operações logísticas em larga escala, confiáveis e em conformidade.

Descrição

• Build the software backbone for autonomy-focused foundation models, including multimodal data pipelines and reproducible training/evaluation workflows • Implement and iterate on LLM, VLM, and VLA architectures, including model code paths, tokenization, inference runners, and output heads • Integrate and operate simulators for closed-loop evaluation • Build tooling for metrics, visualization, and experiment management • Deliver production-grade serving and inference tooling for deterministic, low-latency operation on bench/mule and eventual vehicle deployments • Own systems from architecture through implementation, testing, documentation, and iteration • Improve code quality, reliability, and observability

🎯 Requisitos

• MS in CS/ML/Robotics or BS + ≥2 years building ML/data/evaluation systems • Strong Python fundamentals, including data structures, testing, debugging, and modular design • Track record of shipping production-quality code/APIs and reliable automation • Experience building data/ML pipelines and evaluation tooling • Experience integrating training and inference using PyTorch, TensorFlow, or JAX • Experience with dataset packaging, sharding, manifest formats, and integrity checks for large multimodal datasets • Practical experience improving training/inference throughput and latency, such as mixed precision, efficient batching, or model parallelism • Experience with cloud storage and training workflows, containerization, CI/CD, and experiment observability • Strong communication and collaboration with research and engineering partners • Bias for ownership and independence in a small, fast-moving team • Prior work on perception, detection, or multimodal models is nice to have