AI Automation Engineer, Real-World Test Lab

Вознаграждение: $158,4K - $210K в год

О Niantic Spatial

ИИ научился почти всему в Интернете, но до сих пор испытывает трудности с физическим миром, где происходит 99,5% экономической активности. Он не знает, где что находится, как пространства сочетаются друг с другом или что меняется со временем.

Это одна из самых больших нерешенных проблем в области ИИ, и именно ее мы решаем в Niantic Spatial. Мы создаем пространственные модели и сервисы ИИ, чтобы люди и машины могли безопасно рассуждать, учиться и действовать в физическом мире. Мы превращаем изображения с камер, видео, данные датчиков и архивы в точные, читаемые ИИ представления реальных мест, где роботы могут обучаться, а машины могут точно определять свое местоположение.

В области физического ИИ ошибки имеют реальные последствия. Вот почему мы создаем ИИ, основанный на измеренной реальности, а не на догадках, чтобы люди и машины, полагающиеся на него, могли доверять ему в правильном выполнении задач.

Наша команда создала одни из самых широко используемых карт в мире. Теперь мы создаем нечто большее: живую, измеренную запись реального мира, которую машины могут запрашивать, изучать и использовать для понимания того, как места меняются со временем. Если вы хотите помочь ИИ понять мир, в котором мы на самом деле живем, присоединяйтесь к нам.

О Real-World Test Lab

Физический ИИ оценивается не по рейтинговой таблице. Он оценивается на заводе при смене смен, на подстанции без GPS, на объекте с неправильным освещением и реальными ставками.

Real-World Test Lab сокращает разрыв между эталоном и полем. Мы переносим мир клиента внутрь наших стен — их устройства, их окружение, их самые сложные условия и их определение успеха — и делаем это эталоном, который должна преодолеть каждая версия.

Как первый и самый требовательный клиент Niantic Spatial, мы доводим наши реконструкцию, локализацию и пространственное понимание до предела, находим, где они преуспевают и где ломаются, и превращаем это в доказательства, которые формируют то, что мы будем строить дальше. Это новая команда на переднем крае физического ИИ, и вы поможете изобрести способ выполнения этой работы.

О Роли

Мы ищем AI Automation Engineer (инженера по автоматизации ИИ), который будет подчиняться директору Real-World Test Lab и создавать систему, которая генерирует наши доказательства. Сегодня наши оценки ручные, непоследовательные и медленные. Вы будете проектировать и управлять автоматизацией, которая выполняет их от начала до конца для каждой релевантной версии, без участия человека, превращая разовые эксперименты в постоянный сервис, на который полагается вся компания.

Эта роль предполагает ответственность за доказательства, а не за выполнение плана тестирования. Вы будете решать, как будет выполняться каждый рабочий процесс, и ваша оценка будет основана на том, могут ли результаты быть доверены компании, а не на объеме существующей автоматизации. Работа имеет значение, когда она корректно выполняется месяцами спустя, без вашего участия.

Вы считаете, что оценка — это инженерия, а не процесс. Вы создавали системы, которые тестируют другие системы, и вы знаете разницу между скриптом, работающим на вашем ноутбуке, и инфраструктурой, которой может доверять команда. Когда результат не мог быть воспроизведен, вы исправляли инструментарий, а не спорили о цифре.

Что вы будете делать

• Создать машину оценки — отвечайте за автоматизацию, которая выполняет оценку Лаборатории от начала до конца: настройку среды, оркестрацию выполнения, захват артефактов и сбор результатов. Сделайте повторные запуски бесплатными, чтобы мы тестировали постоянно, а не время от времени.

• Сделать результаты сопоставимыми — настройте системы оценки, чтобы результаты можно было сравнивать по версиям продукта, устройствам и условиям захвата. Цифра без своего происхождения не является доказательством.

• Автоматизировать уровень, управляемый агентом — создайте рабочие процессы агентов, которые выполняют приоритетные сценарии использования клиентов в реалистичном масштабе, охватывая спектр от простого до передового, и будьте честны в отношении того, где агенты пока не могут заменить человеческое суждение.

• Навсегда устранить ручную работу — преобразуйте разовые эксперименты в постоянные протоколы, которые выполняются для каждой релевантной версии. Автоматизируйте повторяющиеся проверки везде, где это возможно, и направляйте то, что действительно невозможно автоматизировать, на масштабируемый человеческий обзор.

• Сделать сбои действенными — генерируйте диагностику, достаточно точную, чтобы информация достигала своего владельца с воспроизводимым случаем и прилагаемыми данными. Информация, требующая повторного расследования, прежде чем кто-либо сможет действовать, является незаконченной.

• Предотвратить отставание данных — работайте с менеджером данных ИИ, чтобы каждый запуск был воспроизводимым из известного состояния набора данных, без необходимости вручную загружать и повторно загружать данные.

Как выглядит успех

• 30 дней: Один приоритетный рабочий процесс оценен от начала до конца без ручных шагов, с результатами в сопоставимой системе оценки.

• 60 дней: Оценки запускаются автоматически при релевантных версиях, с диагностикой, которая направляет сбои соответствующим владельцам.

• 90 дней: Три приоритетных рабочих процесса находятся под постоянной автоматизированной оценкой, с сравнением версий для руководства.

Что вы принесете

• Создавали и поддерживали производственную автоматизацию или тестовую инфраструктуру, на которую ежедневно полагались другие инженеры.

• Опыт оценки систем, где корректность оценивается, а не является бинарной (т.е. пороговые значения качества, точности или задержки, а не утверждения «пройдено/не пройдено»).

• Сильный Python, со знанием оркестрации, CI-подобных конвейеров, облачного хранилища и воспроизводимых сред.

• Работали с бэкэнд-сервисами и API, которыми вы не владели, интегрируясь с ними, не становясь узким местом для их команды.

• Составляли техническое заключение достаточно ясно, чтобы не-автор мог действовать на его основе без совещания.

• Степень бакалавра в соответствующей области или эквивалентный опыт.

Желательно

• Создавали автоматизацию на основе агентов или LLM для задачи, которая ранее требовала человеческого суждения.

• Работали над оценкой или тестированием для компьютерного зрения, 3D-реконструкции или пространственных систем.

• Настраивали панели мониторинга или системы оценки, которые руководство использовало для принятия решений о выпуске.

• Управляли инфраструктурой предоставления данных или реестром в различных средах и моделях доступа.

Компетенции

• Интеллектуальная честность. Вы проектируете тесты, которые дают ответы, которым люди могут доверять, и отказываетесь позволять бенчмарку подразумевать больше, чем подтверждает доказательство — в том числе, когда честный ответ неудобен для вашей собственной работы.

• Прагматизм. Вы находите самый быстрый путь к обоснованному результату, не используя односторонние двери, которые подрывают масштабирование. Вы нетерпеливы к созданию инфраструктуры, о которой еще никто не просил.

• Инстинктивно ориентированы на ИИ. Вы обращаетесь к агентам и автоматизации на основе LLM, прежде чем обращаться к кадрам, и вы строго проверяете то, что они производят.

• Создает для других людей. Вы поддерживали что-то после того, как первоначальный энтузиазм угас. Ваш инструментарий документирован, ваши сбои понятны, и коллеги используют то, что вы создаете, не прося вас запускать это для них.

Вознаграждение и льготы

Базовая зарплата в диапазоне от $158 400 до $210 000 в год. Вознаграждение также включает ежегодный бонус, акции и полный пакет льгот, включая медицинское, стоматологическое и офтальмологическое страхование, 401(k) и многое другое.

Местоположение и модель работы

Эта должность предполагает работу в нашем офисе в Сан-Франциско, три дня в неделю — в офисе.

Инклюзивное применение

Мы знаем, что самые сильные кандидаты не всегда соответствуют всем требованиям. Если вы заинтересованы в этой роли и считаете, что можете хорошо выполнять эту работу, мы призываем вас подать заявку, даже если ваш опыт не соответствует всем перечисленным квалификациям — вы можете быть именно тем, кого мы ищем.

Равные возможности

Niantic Spatial является работодателем, предоставляющим равные возможности. Лица, ищущие работу в Niantic Spatial, рассматриваются независимо от расы, цвета кожи, происхождения, национальности, религии, вероисповедания, возраста, пола (включая беременность, роды, грудное вскармливание или связанные с этим медицинские состояния), семейного положения, физических или психических нарушений, состояния здоровья, генетической информации, статуса военнослужащего или ветерана, гендерной идентичности, гендерного самовыражения, сексуальной ориентации или любой другой категории, защищенной применимым законодательством. Niantic Spatial также будет рассматривать квалифицированных кандидатов с судимостью в соответствии с применимым законодательством. Пожалуйста, свяжитесь с вашим рекрутером, если вы хотите запросить помощь в процессе подачи заявки на вакансию или собеседования.

Конфиденциальность кандидатов

Я понимаю, что, подавая заявку на вакансию, предоставленная мной информация будет использоваться в соответствии с Уведомлением о конфиденциальности Niantic Spatial для соискателей и кандидатов.