Staff Machine Learning Engineer, AI Generation Engine

🕒 vor 5 Monaten

🇨🇦 Kanada – Remote

💵 CA$156.800 - CA$294.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🔴 Experte

🤖 KI-Ingenieur

👻 Geisterscore 20%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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SandboxAQ

WebsiteLinkedInAlle Stellen

51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2021

🤖 Künstliche Intelligenz

🔒 Cybersecurity

💊 Pharmazie

Artificial Intelligence • Cybersecurity • Pharmaceuticals

SandboxAQ ist ein Unternehmen, das quantitative KI- und quanteninspirierte Technologien entwickelt, um reale Probleme in den Bereichen Arzneimittelforschung, Materialwissenschaft, Cybersicherheit und Navigation zu lösen. Sie erstellen große quantitative Modelle (LQMs), die auf physikalischen und chemischen Grundlagen beruhen, um molekulare Eigenschaften vorherzusagen, therapeutische Designs zu beschleunigen und komplexe chemische und katalytische Prozesse zu simulieren, während sie auch ihr Fachwissen in KI und Post-Quanten-Kryptografie einsetzen, um digitale Sicherheit und Navigation in GPS-losen Umgebungen zu verbessern.

Beschreibung

• Design, construct, and manage robust data pipelines for the training, validation, and continuous retraining of Large Quantitative Models (LQMs) and agentic frameworks • Develop, implement, and rigorously test novel ML models and algorithms, defining appropriate metrics to ensure model performance aligns with high-level product objectives • Lead the effort in cleaning, transforming, and engineering features from complex and large-scale datasets to optimize LQM performance and predictive accuracy • Conduct deep analysis of model behavior, performance, and failure modes, tuning hyper-parameters and optimizing model architecture for efficiency, speed, and accuracy in a production context • Collaborate closely with AI researchers, product managers, and SWEs to translate high-level business objectives into actionable ML development and deployment roadmaps • Champion and enforce exceptional engineering standards for code quality, system efficiency, and security in a prototyping environment • Drive technical execution with high autonomy, making critical design and implementation decisions independently

🎯 Anforderungen

• BS in Software Engineering, Computer Science, or equivalent field of study • 8+ years of postgraduate experience in software development • Experience developing highly-available, performant, scalable ML systems, including large-scale data processing pipelines • Strong expertise in Python (including the ML stack: PyTorch, TensorFlow, JAX, NumPy, Pandas) • Long, successful history of driving the full ML lifecycle: from initial data exploration and hypothesis testing to architecture, model training, evaluation, and production deployment • Deep proficiency in MLOps and software best practices, including CI/CD for ML, experiment tracking (e.g., Weights & Biases, MLflow), automated testing, and version control for both code and datasets

🏖️ Vorteile

• Comprehensive medical, dental, and vision coverage for employees and dependents with generous employer premium contributions • Retirement savings with company matching • Paid parental leave • Inclusive family-building benefits • Flexible paid time off • Company-wide seasonal breaks • Support for flexible work arrangements that enable sustainable performance • Opportunities for continuous learning and growth through on-the-job development, cross-functional collaboration, and access to internal learning and development programs

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