Ingénieur senior d'infrastructure d'IA (Zürich, 100%)

NOUS RECRUTONS UN INGÉNIEUR D'INFRASTRUCTURE D'IA   ⏰ Date de début : dès que possible 📍Zürich, Suisse (sur site, travail à distance non possible) 🦾 Temps plein (100%) VOTRE RÔLE En tant qu'ingénieur de logiciel d'infrastructure d'IA, vous construirez les systèmes qui sous-tendent l'apprentissage de nos robots. Vous travaillerez sur les pipelines de données, les outils internes et le déploiement de modèles dès le premier jour, alors que nous bâtissons les fondations de notre infrastructure ML.   Ce que vous ferez : - Construire une plate-forme de traitement de données en plusieurs niveaux, de l'ingestion brute à la génération de jeux de données de formation versionnés - Construire et exploiter l'infrastructure de formation en utilisant des déploiements conteneurisés et une provision de GPU cloud - Déployer des modèles en production avec une inférence cloud et edge, et créer un harnais d'évaluation pour garantir des déploiements sécurisés - Créer et maintenir des outils internes de qualité et d'inspection des données   Ce que vous devriez avoir : - 5+ ans d'expérience dans un environnement professionnel de développement de logiciels, avec un focus important sur les plate-formes de données ou l'infrastructure ML - Solides connaissances en Python et à l'aise avec un langage typé (Rust, Go, C++, ...) - Expérience dans les pipelines de données et le stockage : architecture en plusieurs niveaux, orchestration de workflow, backfills et évolution de schéma - Expérience de formation cloud : vous avez provisionné des instances GPU et formé dans un setup reproductible, des déploiements conteneurisés à un registre de modèles - Expérience pratique de ML : vous avez formé des modèles et comprenez le débit de dataloader, l'utilisation de GPU et pouvez déboguer des formations lentes ou bloquées - Solides fondations de développement de logiciels : vous travaillez avec IaC et des revues de code, proposez des changements architecturaux et des refacturations, et construisez des outils internes et une automatisation Ces compétences sont un plus : - Déploiement d'inférence edge (Jetson ou similaire) avec TensorRT, ONNX, quantification - Données multimodales et de série chronologique : pipelines vidéo, journaux de capteurs, MCAP, alignement temporel entre sources - Formation distribuée et optimisation de la performance de formation - Gestion de cluster GPU et orchestration de tâches - Rust en production Ne vous inquiétez pas si vous ne cochez pas toutes les cases. Nous valorisons les personnes qui apprennent rapidement et qui se soucient de construire de grands produits. Allez-y et postulez.