Software Engineer, ML Infrastructure

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 9 Monaten

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

💵 $155.000 - $190.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🤖 Machine-Learning-Entwickler

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

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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

• Develop and maintain highly scalable data processing pipelines for data curation, annotation, search and ml feature extraction. • Build data discovery features for the platform. • Create and maintain search features such as natural language querying • Develop and maintain our orchestration and scheduling systems. • Maintain and evolve our data schemas such as unified data attribute system, scenario tagging and management • Build integrations with annotation providers to efficiently review large scale data preannotations • Collaborate with autonomy engineers to collect feedback, improve documentation, and run tutorials on platform features

🎯 Anforderungen

• BS or MS in computer science with focus in data engineering and/or machine learning • 3+ years of industry experience building, running and improving large-volume data processing, feature extraction, data annotation workflows • Experience building data mining and search capabilities • Experience with both Python and SQL is required • Solid understanding of data distributions and their impact on ML Models • Hands-on experience and good understanding of LLMs, VLMs, embeddings, vector databases • Experience with data annotation providers such as CVAT, LabelBox, LabelStudio, etc

🏖️ Vorteile

• Offers Equity