研究工程师（数据基础设施/机器学习）
湾区（混合办公）
你能否使用 Ray 或 Spark 构建和优化分布式机器学习管道？
你是否喜欢加速云基础设施（Kubernetes、Docker、CI/CD）？
你是否对构建大规模机器学习训练的数据基础设施感到兴奋？
我们是一家获得顶级风险投资支持的初创公司，正在利用人工智能开发超真实的 3D 模拟。我们的客户包括自动驾驶汽车、无人机和机器人等行业的领先企业。
角色
你将亲自改善 CI/CD 管道，加速 Docker 构建，并在 Ray 上扩展场景处理。你还将：
• 为多模态数据集（3D、视频、传感器）构建高性能数据管道。
• 优化 Spark、Databricks 和 Kubernetes 上的分布式训练和处理。
• 与研究人员合作，将 PyTorch 模型投入生产并简化机器学习工作流。
• 开发工具，使数据在机器学习生命周期中可发现、可重用和可靠。
你
• 具备扎实的 Python 技能和分布式系统（Ray、Spark、Flyte、Dask）经验。
• 熟悉云、Kubernetes 和分布式训练（Ray、PyTorch DDP、Horovod）。
• 熟悉数据集版本控制和实验跟踪（DVC、MLflow）。
额外加分
• 在仿真、机器人或自主管道方面的经验。
• 深度学习（PyTorch）和 3D / 传感器数据（LIDAR、网格、辐射场）的背景。
• 开源贡献或前端/UI 经验。 
