Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue Systeme für robotergestütztes Lernen und arbeite an Datenpipelines.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen in Zürich mit Fokus auf KI-Infrastruktur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und spannende Projekte.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit vielen Lernmöglichkeiten und Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an bahnbrechenden Technologien.
- Qualifikationen: 5+ Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 CHF pro Jahr.
Start date: ASAP
Zürich, Switzerland (on-site, remote nicht möglich)
Vollzeit (100%)
Wir suchen einen AI Infrastructure Engineer. Als AI Infrastructure SWE wirst du die Systeme aufbauen, die unser Robot Learning unterstützen. Du wirst von Tag eins an an Datenpipelines, internen Tools und der Bereitstellung von Modellen arbeiten, während wir die Grundlagen unserer ML-Infrastruktur aufbauen.
Deine Rolle:
Was du tun wirst:
- Baue eine gestufte Datenverarbeitungsplattform von der Rohdatenaufnahme bis zur versionierten Trainingsdatensatzgenerierung.
- Baue und betreibe die Trainingsinfrastruktur durch containerisierte Bereitstellungen und Cloud-GPU-Bereitstellung.
- Versende Modelle in die Produktion mit Cloud- und Edge-Inferenz und baue das Evaluierungswerkzeug, um sichere Bereitstellungen zu garantieren.
- Erstelle und pflege interne Datenqualitäts- und Inspektionswerkzeuge.
Was du haben solltest:
- 5+ Jahre Erfahrung in einer professionellen SWE-Umgebung beim Aufbau von Produktionssoftware mit einem signifikanten Fokus auf Datenplattformen oder ML-Infrastruktur.
- Starke Python-Kenntnisse und sicher in einer typisierten Sprache (Rust, Go, C++, …).
- Erfahrung in Datenpipelines und -speicherung: gestufte Architektur, Workflow-Orchestrierung, Backfills und Schema-Evolution.
- Cloud-Trainingserfahrung: Du hast GPU-Instanzen bereitgestellt und in einem reproduzierbaren Setup trainiert, von containerisierten Bereitstellungen bis hin zu einem Modell-Registry.
- Praktische ML-Erfahrung: Du hast Modelle trainiert und verstehst den Datensatzdurchsatz, die GPU-Auslastung und kannst langsame oder gestoppte Trainingsläufe debuggen.
- Starke SWE-Grundlagen: Du arbeitest mit IaC und Code-Reviews, schlägst architektonische Änderungen und Refaktorisierungen vor und baust interne Tools und Automatisierungen.
Diese Fähigkeiten sind ein Plus:
- Edge-Inferenzbereitstellung (Jetson oder ähnlich) mit TensorRT, ONNX, Quantisierung.
- Multimodale und Zeitreihendaten: Videopipelines, Sensorprotokolle, MCAP, Zeitabgleich über Quellen hinweg.
- Verteiltes Training und Optimierung der Trainingsleistung.
- GPU-Cluster-Management und Job-Orchestrierung.
- Rust in der Produktion.
Interessiert? Schick uns eine Nachricht, einschließlich (AII) im Betreff der E-Mail. Mach dir keine Sorgen, wenn du nicht alle Punkte erfüllst. Wir schätzen Menschen, die schnell lernen und sich um den Aufbau großartiger Produkte kümmern. Versuch es einfach und bewirb dich.
Senior AI Infrastructure Engineer (Zürich, 100%) Arbeitgeber: Nabla
Als Arbeitgeber in Zürich bieten wir eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, die sich auf die neuesten Technologien im Bereich Robotik konzentriert. Unsere Unternehmenskultur fördert Teamarbeit und persönliche Verantwortung, während wir unseren Mitarbeitenden zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Weiterbildung bieten. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit, an spannenden Projekten in einem zukunftsorientierten Umfeld zu arbeiten.
