Senior Machine Learning Engineer

Вознаграждение (диапазон заработной платы по США): 160 600 – 200 800 долларов США в год

Добро пожаловать в Planet. Мы верим в использование космоса для помощи жизни на Земле. Planet разрабатывает, строит и эксплуатирует крупнейшую группировку спутников для получения изображений в истории. Эта группировка предоставляет беспрецедентный набор эмпирических данных через революционную облачную платформу авторитетным лицам в коммерческом, экологическом и гуманитарном секторах. Мы одновременно являемся космической компанией и компанией, занимающейся данными, — всё в одном. Клиенты и пользователи по всему миру используют данные Planet для разработки новых технологий, увеличения доходов, проведения исследований и решения самых сложных проблем нашего мира. Поскольку мы контролируем каждый компонент проектирования оборудования, производства, обработки данных и разработки программного обеспечения, наш офис представляет собой поистине вдохновляющее сочетание экспертов из различных областей. Мы придерживаемся клиентоориентированного подхода к культуре и сообществу и стремимся развиваться таким образом, чтобы ставить наших сотрудников на первое место и готовить нашу компанию к росту. Присоединяйтесь к Planet и станьте частью нашей миссии по изменению того, как люди видят мир. Planet — это глобальная компания, сотрудники которой работают удаленно по всему миру и присоединяются к нам из офисов в Сан-Франциско, Вашингтоне (округ Колумбия), Германии, Австрии, Словении и Нидерландах.

О роли: Команда аналитики Planet для глобального мониторинга специализируется на новейших геопространственных аналитических данных и временных рядах для клиентов, которым требуются надежное обнаружение изменений, обнаружение объектов и возможности генеративного ИИ. В качестве старшего инженера по машинному обучению вы будете руководить практической инженерией и моделированием для приложений в области обороны и разведки. Вы будете внедрять новые методы обнаружения изменений на основе вложений и передовые методы компьютерного зрения. В этой роли вы будете обеспечивать тестирование лучшего в своем классе и развертывание решений для работы в континентальном и глобальном масштабах. Вы будете тесно сотрудничать с научными сотрудниками по данным и инженерами-программистами для стимулирования инноваций в области дистанционного зондирования и крупномасштабной геопространственной аналитики. Идеальные кандидаты обладают творческим мышлением и страстью к решению сложных геопространственных задач. Это полная, гибридная должность, которая потребует от вас работать в нашем офисе в Арлингтоне, штат Вирджиния, 3 дня в неделю.

Влияние, которое вы будете оказывать: Руководить разработкой новых алгоритмов и моделей машинного обучения, адаптированных для приложений в области обороны и разведки. Оптимизировать производительность моделей для выполнения высокоскоростного инференса в континентальном и глобальном масштабах. Внедрять инновационные методы компьютерного зрения, временных рядов и вложений для извлечения новых данных из спутниковых снимков. Сотрудничать с менеджерами по продуктам, научными сотрудниками по данным и инженерами для определения требований и итеративной доработки алгоритмов. Бесшовно интегрировать конвейеры предварительной обработки и инференса ML с соседними платформами разработки программного обеспечения. Создавать лучшие в своем классе системы тестирования, валидации и мониторинга для обеспечения постоянной надежности моделей.

Что вы принесете: 10+ лет соответствующего опыта, из которых 6+ лет — в области машинного обучения. Способность проводить строгую оценку результатов и внутреннюю коммуникацию об отказах алгоритмов. Экспертиза в области науки о данных, методов временных рядов, компьютерного зрения и вложений. Способность реализовывать, обучать и оптимизировать нейронные сети. Опыт работы с большими наборами данных, желательно с использованием геопространственных библиотек, в сочетании с фреймворками, такими как PyTorch/TF, для разработки и обучения моделей. Способность экспериментировать с архитектурами моделей и извлекать данные, основанные на данных, для итеративного улучшения производительности и точности. Опыт написания чистого, модульного кода на Python и применения передовых практик разработки программного обеспечения (Git, тестирование, CI/CD). Опыт развертывания моделей (через Docker, Kubernetes или аналогичные) с пониманием передовых практик их мониторинга и обслуживания в масштабе. Опыт работы с AWS или GCP. Отличные коммуникативные навыки, способность объяснять технические темы различным аудиториям. Высшее образование в области STEM или аналитики или эквивалентный опыт работы. Проживание в столичном регионе Вашингтона (округ Колумбия) или возможность работать и добираться до Арлингтона, штат Вирджиния, 3 раза в неделю. Способность получить и поддерживать допуск к государственной тайне США.

Что выделит вас: Практические знания в области дистанционного зондирования, спутниковых изображений или смежных геопространственных областей. Знание систем пространственных ссылок, манипуляций с геометрией и распространенных форматов данных (GeoTIFF, GeoJSON и т. д.). Практический опыт создания геопространственных продуктов данных или продуктов данных, управляемых датчиками, с нуля. Знакомство с такими методами, как сжатие моделей, оптимизация GPU или распределенное обучение.

Крайний срок подачи заявок: 23:45 по тихоокеанскому времени в указанную ниже дату. Заявки рассматриваются на постоянной основе. Данное объявление может быть снято раньше запланированного срока, если будет получена подходящая группа кандидатов. По этой причине мы рекомендуем подавать заявку как можно скорее.

Требования EAR/ITAR: Эта должность предполагает доступ к информации, подпадающей под экспортный контроль, и в связи с этим трудоустройство (или наем подрядчика) зависит от способности кандидата получить доступ ко всей применимой информации, подпадающей под экспортный контроль, без необходимости получения дополнительных экспортных лицензий Бюро промышленности и безопасности и/или Управления по контролю за торговлей оборонными товарами.

Преимущества работы в Planet: Эти предложения зависят от типа занятости и географического положения, в соответствии с применимым законодательством или политикой компании. Комплексные медицинские, стоматологические и офтальмологические планы. Сберегательный счет на медицинские нужды (HSA) с вкладом компании. Щедрая оплачиваемая время отпуска в дополнение к праздникам и выходным дням компании. 16 недель оплачиваемого отпуска по уходу за ребенком. Программа оздоровления и Программа помощи сотрудникам (EAP). Компенсация расходов на домашний офис. Ежемесячная компенсация расходов на телефон и интернет. Компенсация обучения и доступ к LinkedIn Learning. Акционерный капитал. Коммунальные льготы (для местных сотрудников офиса). Оплачиваемый отпуск на волонтерство.

Вознаграждение: Базовая заработная плата в США для этой должности на полный рабочий день на момент начала трудоустройства указана ниже. Кроме того, эта роль может иметь право на получение дискреционных краткосрочных и долгосрочных поощрений (бонусы и акции). Окончательный диапазон заработной платы определяется опытом, навыками и местоположением, связанными с работой. Диапазон отражает наш типичный диапазон найма для зарплат новых сотрудников только в США. Ваш рекрутер может предоставить более подробную информацию о конкретном диапазоне заработной платы для предпочитаемого вами местоположения в процессе найма. Диапазон заработной платы по США $160 600 — $200 800 USD

Ордонанс Сан-Франциско о справедливых шансах: В соответствии с Ордонансом Сан-Франциско о справедливых шансах мы будем рассматривать на работу квалифицированных кандидатов с историей арестов и судимостей.

Почему мы так заботимся о принадлежности. Мы стремимся помогать всей планете, и для этого мы должны стремиться представлять ее всю в каждом из наших офисов и во всех наших командах. Вот почему Planet руководствуется главной целью — Принадлежностью, мечтая о великом в нашей текущей работе. Если эта вакансия вас интригует, но вы думаете, что у вас может не быть всех квалификаций, пожалуйста, подайте заявку! В Planet мы ищем разносторонних людей со всего мира, которые могут внести свой вклад способами, выходящими за рамки того, что указано в этом описании вакансии. Мы не просто заполняем вакансии, мы стремимся удовлетворить карьерные ожидания людей, особенно интересуясь теми, кто мотивирован нашими гуманитарными усилиями. Нам еще предстоит пройти несколько витков вокруг Солнца, прежде чем мы достигнем желаемого, поэтому мы надеемся, что вы с энтузиазмом отправитесь в это путешествие.

Заявление о равных возможностях трудоустройства (EEO): Planet стремится создать сообщество, где каждый чувствует себя желанным, и мы приглашаем людей любого происхождения подавать заявки. Planet является работодателем с равными возможностями и обязуется предоставлять возможности трудоустройства независимо от расы, религиозных убеждений, цвета кожи, национального происхождения, родословной, физических недостатков, психических недостатков, состояния здоровья, генетической информации, семейного положения, пола, гендера, гендерной идентичности, гендерного самовыражения, беременности, родов и грудного вскармливания, возраста, сексуальной ориентации, статуса военнослужащего или ветерана или любой другой защищенной законом категории, в соответствии с применимыми федеральными, государственными и местными законами. Знайте свои права.

Аккомодации: Planet — это инклюзивное сообщество, и мы знаем, что у каждого есть свои потребности. Если у вас есть инвалидность или особая потребность, требующая адаптации в процессе найма, пожалуйста, свяжитесь с контакт рекрутера или свяжитесь с вашим рекрутером с вашим запросом. Ваше сообщение будет конфиденциальным, и мы будем рады вам помочь.

Политика конфиденциальности: Нажав «Подать заявку» в верхней части этого объявления о вакансии, я подтверждаю, что прочитал(а) Уведомление о конфиденциальности данных Planet для сотрудников и заявителей из Калифорнии и настоящим даю согласие на сбор, обработку, использование и хранение моей личной информации, как описано в нем.

Политика конфиденциальности (для европейских заявителей): Нажав «Подать заявку» в верхней части этого объявления о вакансии, я подтверждаю, что прочитал(а) Уведомление о конфиденциальности кандидатов GDPR Planet Labs Europe и настоящим даю согласие на сбор, обработку, использование и хранение моей личной информации, как описано в нем.

ИИ в процессе собеседования: Planet стремится обеспечить исключительный опыт собеседования для всех кандидатов. В настоящее время мы используем Metaview, чтобы больше сосредоточиться на кандидатах, а не на попытках делать заметки. В связи с этим, с согласия кандидата, отдельные собеседования могут быть записаны и включать «Planet AI Notetaker» для транскрипции и суммирования. Если собеседование включает использование технологий ИИ, кандидату будет направлено уведомление, и он сможет отказаться как заранее, так и в режиме реального времени. Отказ не повлияет на его кандидатуру.

Политика в отношении ИИ для кандидатов: Planet использует инструменты искусственного интеллекта (ИИ) и поощряет их ответственное использование. Мы понимаем, что кандидаты могут использовать различные ресурсы, в том числе инструменты ИИ, для подготовки к собеседованиям и оценкам. Однако во время любого этапа живого собеседования или при активном выполнении заданий для этой должности использование инструментов ИИ, таких как большие языковые модели (LLM), технологии глубокой подделки и т. д., строго запрещено, если это не было явно указано интервьюером или в инструкциях к заданию. Если вы не уверены в приемлемом использовании, свяжитесь с вашим рекрутером для получения разъяснений. Если инструмент ИИ или аналогичная технология желательны в качестве адаптации, свяжитесь с контакт рекрутера с вашим запросом на помощь. Ваше сообщение будет конфиденциальным, и мы будем рады вам помочь. Нарушение этой политики может привести к дисквалификации вашей заявки.