ML Software Engineer

🕒 il y a 2 mois

🏄 California – Distant

🏄 California – Remote

💵 $100 000 - $300 000 / an

⏰ Temps Plein

🟢 Junior

🟡 Intermédiaire

🧑‍💻 Développeur Full-Stack

👻 Score fantôme 29%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Humble Robotics

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11 - 50 employés

Fondée en 2026

📦 Logistique

🚗 Transport

🚘 Automobile

Logistics • Transport • Automotive

Humble Robotics est une entreprise technologique qui développe le Humble Hauler — un véhicule de fret autonome électrique sans cabine, spécialement conçu pour regrouper les fonctionnalités de tracteur, remorque et chauffeur en une seule plateforme. L'entreprise met l'accent sur une autonomie axée sur l'IA en vision, une capacité d'opération de quai à quai (y compris le déchargement direct aux quais), des systèmes de sécurité prédictive et de secours redondants, et un modèle opérationnel tout compris avec un support opérationnel à distance 24h/24 et une recharge. Le Humble Hauler est positionné pour réduire les coûts au kilomètre grâce à un design électrique plus léger qui augmente la capacité de transport, élimine la dépendance au diesel, et vise des opérations logistiques à grande échelle fiables et conformes.

Description

• 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

🎯 Exigences

• 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

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