在 Serve Robotics，我们正在重新构想城市中的物品移动方式。我们友好的人行道机器人是我们对未来的愿景。它的设计旨在将配送从拥挤的街道上移开，使更多人能够享受配送服务，并惠及当地企业。
Serve 车队在洛杉矶的商业配送中，一直以来都在愉悦商家、客户和行人。我们正在寻找有才华的个人，他们将把机器人配送从惊人的新奇发展到高效的普及。
我们是谁
我们是软件、硬件和设计领域的技术行业老兵，汇聚我们的技能来建设我们希望生活的未来。我们正在利用机器人技术、机器学习和计算机视觉等学科解决现实世界中的问题，同时关注端到端的用户体验。我们的团队灵活、多样且有动力。我们相信，解决复杂动态问题的最佳方式是通过合作和尊重。
你将做什么
AI/ML 是我们自主性的重要组成部分。我们的机器学习基础设施使我们能够为各种现实世界任务训练和测试各种机器学习模型。我们还利用它从每天捕获的数TB传感器记录中挖掘有用的数据。随着我们快速扩展机器人车队并进入新城市，我们正在加大对机器学习基础设施的投资。
我们正在寻找一位工程师，加入我们的机器学习基础设施（ML Infra）团队，致力于构建和改进这一平台。
职责
• 开发和维护高可扩展性的数据处理管道，用于数据整理、标注、搜索和机器学习特征提取。
• 构建和改进我们的主动学习管道。确保我们训练作业和推理端点的可扩展性。
• 开发和维护我们的调度和编排系统。
• 与自主工程师合作，为我们的自主数据平台构建新功能，提高数据可访问性和开发者生产力。
• 与标注提供商构建集成，以高效标注大规模数据集。
• 使用基础设施即代码（IaC）开发基础设施组件，并实施持续集成/持续交付（CI/CD）流程，以简化平台的持续开发。
• 开发监控和警报框架，以确保平台的可靠性、稳定性和成本效率。
• 与机器学习工程师合作，加速机器学习开发速度。
• 与数据团队合作，确保数据质量和可用性的服务水平协议（SLA）。通过调整保留策略和改善数据访问模式来优化存储成本。
资格
• 计算机科学学士或硕士学位（或同等工作经验），重点在数据工程和机器学习。
• 2年以上开发大数据处理和/或机器学习管道的行业经验。
• 1年以上云平台（AWS/GCP/Azure）的实际操作经验。
• 精通 Python。
• 扎实的系统设计基础和分布式计算概念理解。
让你脱颖而出的因素
• 处理 TB 级数据的经验。
• 使用调度引擎（如 Airflow、Prefect）的经验。
• 了解数据发现工具和方法论（如 RAG、向量搜索）的经验。
• 具备数据库经验，例如 BigQuery、Postgres、MySQL、MongoDB。
• 具备向量搜索数据库的经验，例如 MongoDB Atlas、Pinecone。
• 具备基础设施即代码和持续集成/持续交付的经验，例如 Terraform、Jenkins、Github Actions。
• 具备 Apache Spark/Beam/Hadoop 等大数据框架的经验。
原始职位 软件工程师/机器学习基础设施 发布于 GrabJobs ©。如需标记此职位的任何问题，请使用 GrabJobs 上的报告职位按钮。 
多伦多