Lead Machine Learning Engineer

🕒 vor 6 Monaten

🇨🇦 Kanada – Remote

💵 $177.000 - $215.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🤖 Machine-Learning-Entwickler

👻 Geisterscore 21%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.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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Serve Robotics

WebsiteLinkedInAlle Stellen

51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2017

📦 Logistik

🍽️ Lebensmittel & Getränke

🚗 Transport

💰 €30.000.000 Venture Round im 2023-08

Logistics • Food & Beverage • Transport

Serve Robotics ist ein innovatives Unternehmen, das sich darauf konzentriert, die Lieferbranche mit autonomen Lieferrobotern zu revolutionieren. Das Unternehmen zielt darauf ab, Lieferdienste erschwinglicher, nachhaltiger und bequemer zu gestalten, indem es selbstfahrende Roboter anstelle traditioneller Zwei-Tonnen-Fahrzeuge für kleine Lieferungen wie Burritos einsetzt. Durch eine kommerzielle Vereinbarung mit Uber plant Serve Robotics, bis zu 2. 000 Roboter einzusetzen, was einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der autonomen Lieferung darstellt.

Beschreibung

• Design and maintain training systems that can process and learn from petabyte-scale multimodal datasets (e.g., video and point cloud data). This includes ensuring data is efficiently loaded, distributed, and processed across large GPU clusters. • Identify and resolve bottlenecks in the training pipeline, including data loading, preprocessing, model computation, and inter-node communication, to maximize GPU utilization and reduce training time. • Work with the ML team to develop and refine neural network architectures suitable for autonomy tasks, particularly those handling high-dimensional and sequential sensor data. • Create and adjust loss functions and training strategies that help the model learn effectively from complex multimodal inputs and improve autonomy performance. • Configure, monitor, and maintain large-scale distributed training jobs across multiple machines and GPUs, ensuring stability, fault tolerance, and efficient resource usage. • Implement scalable systems to preprocess, transform, and augment large robotics datasets so that they are suitable for model training. • Work closely with ML scientists and other engineers to integrate new models, experiments, and training approaches into the production training pipeline. • Analyze training metrics, model outputs, and experiment logs to assess model performance and guide improvements in architecture, data usage, or training strategies. • Develop tools and workflows that allow teams to run experiments, track results, and iterate quickly on new model ideas or training approaches.

🎯 Anforderungen

• Master’s or PhD in Computer Science, Robotics, Electrical Engineering, Machine Learning, or a closely related technical discipline. • Minimum of 5 years of professional experience developing, training, and deploying machine learning models in production environments. • Hands-on experience training machine learning models across multiple GPUs or compute nodes, including familiarity with distributed training frameworks and large dataset handling. • Strong programming skills in Python for implementing machine learning models, data pipelines, and training workflows. • Solid knowledge of core concepts such as neural networks, optimization algorithms, loss functions, model evaluation, and training methodologies.

🏖️ Vorteile

• Offers Equity