您將參與建立技術基礎，以支持我們平臺上最需求的能力。您將專注於以下任一領域ML 工程或框架工程 ,兩個互补的專業化推動研究速度和產品性能。

您會做什麼

• 設計和建立訓練管道、數據工作流程和模型整合系統

• 開發加速研究迭代並減少轉換時間的基礎設施

• 建立數據收集、策劃和預處理的系統，以實現規模化的數據管理

• 創建工具和自動化，將實驗移向生產就绪

• 為可靠性、性能和可觀察性優化數據管道

• 與ML研究人員合作，了解他們的需求並移除技術障礙

• 建立模型服務基礎設施並與生產框架集成

框架工程軌道

• 設計和開發一個堅固、高效、跨平台的框架，用于感測、檢測、觸覺和ML推理

• 建立高效的運行時執行系統和硬體抽象層

• 開發開發人員API，讓複雜的感測和推論變得可訪問

• 在多模態數據流上實現實時性能優化

• 在相機、麥克風和觸覺整合上工作

• 實現可以在不同平台和硬體配置上可靠運作的代碼

• 改善框架穩定性、性能和開發人員體驗

兩條軌道

• 撰寫乾淨、經過測試的代碼，以維護高工程標準

• 參加程式碼審查並幫助提高整個團隊的工程標準

• 參與共享工具、基礎設施和跨角色項目（20％時間）

• 與雙領導模式（工程經理和技术領導）合作，了解優先級和技術方向

• 文件系統和決定以支持團隊知識分享

必須擁有

• 在建立生產ML系統、訓練基礎設施或研究平台方面有3年以上的專業軟體工程經驗

• 精通Python，至少具備另一種系統語言（C++、C#、Java、Rust或Go）的額外經驗

• 在生產或研究環境中使用PyTorch或TensorFlow的實際經驗

• 建立或維護ML訓練管道或數據工作流程的經驗

• 熟悉模型部署、推論最佳化或MLOps實踐

• 框架工程軌道

• 在建立實時軟體框架、跨平台系統或關鍵性能應用程序方面有3年以上的專業軟體工程經驗

• 精通C++/C#，至少另一種系統語言（C++/C#、Java、Rust或Go）的額外經驗

• 跨平台開發經驗

• 具有性能優化、實時系統或硬件抽象層的成熟記錄

經驗建立開發人員API或軟體框架，由其他工程師使用