关于我们
Agtonomy是一个混合自主性和远程协助服务平台，将拖拉机和其他设备转变为自主机器。强大的传感器套件和定制软件堆栈使得远程操作模式比传统设备具有更高的安全边际。通过其原始设备制造商合作伙伴，Agtonomy将解决当地农业熟练劳动力短缺以及更广泛的土地维护工作，包括通过清理土地来预防野火。
职位描述
我们正在寻找一位有才华的ML基础设施工程师加入自主团队，帮助构建先进的模型训练、评估和部署流程，以支持我们自动驾驶车辆感知模块的开发。您将负责提供解决方案，以增强机器学习开发能力并优化离线训练。
您将要做的事情：
• 设计和实现用于分析和增强实际数据的机器学习工具和工作流程
• 在分布式环境中开发和优化训练流程
• 建立自动化的ETL流程
• 以编程方式提高不同神经网络架构的训练效率
• 提高可扩展ML平台的开发人员体验和性能
• 开发应用程序/ML指标以衡量模型、感知系统和整体自动驾驶性能；分析性能优化机会
您需要具备的能力：
• 计算机科学/工程学士学位及4年以上深度学习、机器学习或数据分析基础设施设计和实施的行业经验
• 有在生产机器学习流程中工作的经验，从数据集收集和标注到训练和验证
• 熟悉使用常见的深度学习框架，如Tensorflow、Pytorch、Caffe
• 熟练掌握C++（11或更新版本）和Python
• 具有对CPU/GPU代码进行性能分析的经验
• 有开发、运行和管理容器编排系统（如Kubernetes）的经验
• 能够在快节奏、合作、小团队环境中独立工作
您的优势：
• 有在云端进行训练的数据处理流程的经验（AWS、Azure、Google Cloud等）
• 对指标、数据分析和科学评估有深入的了解
• 具备良好的软件工程技能，能够构建设计良好、易于维护和高可靠性的代码，供其他工程师使用
• 对可持续能源和电动车发展充满热情
该全职职位在美国的基本薪资范围为16万美元至22万美元+股权+福利+无限制休假
每个职位发布中显示的范围反映了该职位在所有美国地点的新员工薪资的最低和最高目标。在该范围内，个人的薪资由工作地点、内部公平性和其他因素决定，包括但不限于与工作相关的技能、经验和相关教育或专业培训。您的招聘人员可以在招聘过程中提供有关具体薪资范围的更多信息。 
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