Product Engineer

Emploi pas sur LinkedIn

🔥 il y a 12 heures

🏄 California – Distant

🏄 California – Remote

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🧑‍💻 Développeur Full-Stack

👻 Score fantôme 12%

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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mimic

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11 - 50 employés

Fondée en 2024

🚀 Aérospatiale

🚘 Automobile

Aerospace • Automotive

mimic est une entreprise de robotique qui développe des modèles vidéo-action et une plateforme Physical AI full-stack pour la dextérité robotique à usage général. Elle conçoit des modèles vidéo et des world models permettant aux robots d’acquérir de nouvelles compétences grâce au pré-entraînement sur des volumes importants de vidéos, afin de manipuler avec précision des objets, des matériaux souples et des câbles dans les secteurs de la fabrication, du conditionnement, du tri et des tâches manuelles complexes, au sein d’environnements industriels non structurés. mimic produit du hardware (la main mimic M1, le wearable mimic U1 et une main humanoïde à tendons de 16 degrés de liberté) ainsi que des stations robotisées agnostiques vis-à-vis de la plateforme (à un ou deux bras, fixes ou mobiles). L’entreprise met l’accent sur l’apprentissage de bout en bout, les données issues de la téléopération et les architectures de contrôle basées sur la diffusion, pour un transfert des compétences à grande échelle et un fine-tuning minimal. Ses réalisations notables comprennent des travaux de recherche (arXiv, CoRL), les Video-Action Models FLUX-mimic et mimic-video, ainsi que des partenariats, notamment avec Black Forest Labs.

Description

• Design, build, and ship customer-facing full-stack features for established and early-stage products • Build and integrate AI-native capabilities, including LLM-powered workflows, AI agents, and intelligent automation • Drive technical execution across prototyping, architecture, implementation, testing, deployment, and iteration • Design systems coordinating AI models, tools, and workflows for reliability, latency, scalability, and production correctness • Analyze product behavior, gather customer feedback, and improve AI experiences through experimentation and evaluation • Collaborate with engineering, design, product, sales, customers, and internal stakeholders • Design secure, reliable, scalable products for large enterprise customers and complex IT environments • Gather customer feedback, identify pain points, and translate them into product experiences • Establish and refine development workflows, tooling, and processes to improve engineering velocity • Evaluate technologies, make architectural trade-offs, and contribute to product strategy • Own work from ideation to launch while balancing customer needs, technical excellence, and business objectives

🎯 Exigences

• 5+ years of software engineering experience, ideally building full-stack products in startup or high-growth environments • Strong full-stack engineering skills with experience building production-grade applications and shipping customer-facing products • Experience building or integrating AI-powered products, including AI agents, LLM-based applications, orchestration frameworks, or intelligent workflows • Experience building products for enterprise environments, with understanding of scalability, security, and complex customer requirements • Strong product mindset and ability to work closely with customers and cross-functional teams • Excellent communication skills with ability to explain technical concepts to technical and non-technical stakeholders • Experience across the product development lifecycle, from rapid prototyping to production deployment and iteration • Bonus: experience building AI agents or agentic systems for enterprise applications • Bonus: experience with AI orchestration frameworks and agent execution systems • Bonus: experience designing evaluation, experimentation, or feedback-loop systems for AI-powered products • Bonus: experience at an early-stage startup or as one of the first engineering hires on a new product team • Bonus: experience designing and shipping AI-native user experiences leveraging modern LLM technologies

🏖️ Avantages

• Remote flexibility • Quarterly off-sites • Competitive salary • Meaningful equity • Autonomy • Strong mentorship • Fun, collaborative culture • Continuous learning opportunities

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