ML Data Engineer (м/ж/д) - Данные датчиков и конвейеры
Местоположение: Мюнхен (DEU)
Что мы предлагаем
- Работа в международной, гибкой команде, создающей будущее автономных систем
- Развивайте свою карьеру в расширяющейся и амбициозной команде инженеров
- Создавайте инновационные продукты, используя передовые технологии в области ИИ, робототехники и автономии
- Воспользуйтесь крутой кривой обучения и непрерывным развитием
- Наслаждайтесь командными мероприятиями и сильной, ориентированной на сотрудничество культурой
Ваша миссия
Эта роль охватывает фундамент данных наших систем восприятия от начала до конца — слой, который напрямую определяет производительность моделей в реальных условиях. Вы будете определять техническое направление того, как мы собираем, курируем и постоянно улучшаем наборы данных для обнаружения объектов, работая в качестве старшего технического партнера команд ML, восприятия и робототехники — превращая необработанные, грязные данные датчиков в надежные, производственные системы в больших масштабах.
Вы возьмете на себя полное управление жизненным циклом данных ML — от архитектурных решений по приему и конвейерам, через стратегию маркировки и QA, до стимулирования непрерывного улучшения наборов данных на основе метрик — и ожидается, что вы принесете суждение и предыдущий опыт в том, как это делается, а не просто будете выполнять определенный процесс.
Что вы будете делать:
- Разрабатывать и владеть масштабируемыми конвейерами для приема, организации и предварительной обработки больших объемов временных рядов данных с камер и мультисенсорных данных (RGB, IR, тепловых, глубинных, IMU)
- Определять стратегию наших наборов данных для обнаружения объектов, обеспечивая качество, разнообразие и статистическую репрезентативность в больших масштабах
- Проектировать и эксплуатировать циклы активного обучения, которые напрямую связывают производительность модели с приоритетами выбора и улучшения данных
- Полностью владеть рабочими процессами маркировки — решениями по инструментам, методологией QA, стандартами согласованности и координацией усилий по аннотированию
- Тесно сотрудничать с инженерами ИИ для диагностики слабостей моделей, предвзятости и дрейфа, а также преобразовывать результаты в конкретную стратегию наборов данных
- Планировать и проводить кампании по сбору данных (полевые записи, съемка с дронов/видео) для устранения пробелов с помощью ценных реальных данных
- Создавать внутренние инструменты и панели мониторинга, которые дают организации представление о качестве наборов данных, их распределении и недостатках в производительности
Ваш профиль
- Более 5 лет практического опыта работы с Python и фреймворками обработки данных (Pandas, NumPy, векторизованные операции, многопроцессорность)
- Подтвержденный опыт создания и владения ETL/ELT конвейерами для крупномасштабных видео- и сенсорных наборов данных в производстве
- Глубокий опыт управления оркестровкой и жизненным циклом данных для рабочих процессов ML/компьютерного зрения, включая версионирование наборов данных и воспроизводимость
- Отличное знание конвейеров обнаружения объектов (Detectron2, MMDetection, формат COCO, стандарты ограничивающих рамок)
- Подтвержденный опыт проектирования рабочих процессов активного обучения, выборки по неопределенности или полуавтоматического обучения наборов данных
- Глубокое знакомство с платформами аннотирования данных (CVAT, Label Studio) и созданием автоматических проверок QA/согласованности
- Хорошее понимание метрик оценки для обнаружения объектов (IoU, mAP, кривые точности-полноты, метрики по классам)
- Уверенность в принятии решений относительно баз данных (SQL/NoSQL), файловых систем и управления крупномасштабными наборами данных изображений, видео и датчиков
- Опыт междисциплинарной работы и влияния на команды восприятия, развертывания, робототехники и инфраструктуры данных
- Свободное владение английским языком; знание немецкого и/или французского языков будет плюсом
Желательно
- Опыт работы с облачными хранилищами и инструментами MLOps (AWS S3, MinIO, ClearML, MLFlow, Weights & Biases).
- Знакомство с ROS / форматами данных робототехники (bag files, TF trees, sensor_msgs), Docker или рабочими процессами встраиваемого ML.
- Предыдущий опыт работы с робототехникой, дронами или мультисенсорными системами восприятия, включая наборы данных IR, LiDAR, радар или аудио.
Что еще
- Креативность нестандартного мышления, сочетающая концептуальное и системное дизайнерское мышление.
- Высокая внутренняя мотивация, внимание к деталям и сильный настрой на решение проблем.
- Структурированное, методичное и надежное выполнение, даже в условиях неопределенности.
- Скромность, готовность к сотрудничеству и целеустремленность — ценность коллективного успеха превыше эго.
- Высокие этические стандарты и добросовестная трудовая этика.
- Внеучебные достижения, лидерство или уникальные проекты приветствуются.
- Требуется гражданство, соответствующее НАТО, или гражданство близкого союзника.
Почему мы?
Присоединяйтесь к нам, чтобы формировать будущее оборонных технологий на основе ИИ!
