Applied AI Scientist

🕒 vor 2 Monaten

🏄 California, Colorado, +1 weitere Bundesländer – Remote

🏄 California – Remote ⛰️ Colorado – Remote 🏖️ New Jersey – Remote

💵 $128.000 - $215.600 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🧠 KI-Forscher

👻 Geisterscore 12%

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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Vantor

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1001 - 5000 Mitarbeiter

🎖️ Verteidigung

📦 Logistik

💼 Beratung

Defense • Logistics • Consulting

Vantor ist ein Unternehmen für räumliche Intelligenz, das einen AI-fähigen "lebendigen Globus" und eine kommerzielle Imaging-Satellitenkonstellation entwickelt, um Sensordaten aus Weltraum, Luft und Boden zu vereinheitlichen. Es bietet Software-Plattformen und Produkte für Echtzeit-Aufgaben, Sensororchestrierung, hochauflösende Basiskarten, Radar- und optische Bilder sowie autonome ISR-Fähigkeiten, die von Verteidigungs-, Geheimdienst-, Regierungs- und Geschäftskunden genutzt werden.

Beschreibung

• Design, develop, and deploy AI-driven applications that transform large-scale geospatial data into actionable insights and predictive intelligence • Build and operate end-to-end AI/ML pipelines covering data ingestion, preprocessing, feature engineering, training, evaluation, and production inference • Productionize reasoning models, vision-language models, and multimodal AI systems combining imagery, geospatial signals, and structured data • Architect enterprise-grade training and experimentation frameworks with automated pipelines, experiment tracking, benchmarking, and reproducible evaluation • Create synthetic datasets and test harnesses to validate model performance, robustness, and edge-case behavior • Translate Earth intelligence challenges into deployable AI solutions with domain experts, software engineers, product managers, and research partners • Optimize models and inference systems for scalability, latency, cost efficiency, and reliability on modern cloud infrastructure • Implement and maintain production inference systems, including monitoring, model versioning, retraining workflows, and performance tracking • Stay current with foundation models, generative AI, multimodal learning, and reasoning systems, translating research advances into practical systems • Maintain engineering standards through code reviews, documentation, experimentation discipline, and collaborative problem solving • Help shape next-generation Earth AI capabilities through collaboration with research organizations and technology partners

🎯 Anforderungen

• MS or PhD in Computer Science, Machine Learning, Artificial Intelligence, Applied Mathematics, or a related technical field, or equivalent practical experience • 5+ years of experience building and deploying machine learning systems in production environments • Experience designing and delivering end-to-end ML pipelines, including data processing, training automation, evaluation frameworks, and scalable inference • Hands-on experience developing and deploying deep learning models in vision-language models, multimodal learning, reasoning models, large language models, computer vision, or geospatial AI • Strong programming skills in Python • Experience with PyTorch, TensorFlow, or JAX • Experience building reproducible experimentation pipelines, including model evaluation, dataset versioning, and experiment tracking • Experience deploying models into production environments using modern cloud infrastructure and containerized systems • Familiarity with distributed training, large-scale data processing, and model optimization techniques • Ability to collaborate across research, engineering, and product teams • U.S. Person status required: U.S. citizen, permanent resident, Asylee, or Refugee • Certain roles may be subject to U.S. export control laws requiring U.S. Person status • Preferred: experience with geospatial data, remote sensing, satellite imagery, or Earth observation systems • Preferred: experience building or fine-tuning foundation models, multimodal models, or agentic AI systems • Preferred: familiarity with Google Cloud Platform (GCP) • Preferred: experience implementing model monitoring, evaluation pipelines, and automated retraining systems • Preferred: contributions to open-source AI projects, research publications, or patents

🏖️ Vorteile

• Competitive total rewards package • Robust 401(k) with company match • Mental health resources • Student loan repayment assistance • Adoption reimbursement • Pet insurance • Incentive eligible, with a target based on contribution, company performance, and/or individual results

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