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Jobgether
Principal Software Engineer, Team Lead - Perception Platforms
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Über die Stelle
Diese Stelle wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und weiteren Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen Principal Software Engineer, Team Lead - Perception Platforms mit Sitz in den Vereinigten Staaten.
So funktioniert Jobgether
Wir verwenden einen KI-gestützten Matching-Prozess, um sicherzustellen, dass Ihre Bewerbung schnell, objektiv und fair anhand der Kernanforderungen der Stelle geprüft wird. Unser System identifiziert die am besten geeigneten Kandidaten, und diese Auswahlliste wird direkt an das einstellende Unternehmen weitergegeben. Die endgültige Entscheidung und die nächsten Schritte (Interviews, Assessments) werden von deren internem Team verwaltet.
Wir danken Ihnen für Ihr Interesse und wünschen Ihnen viel Erfolg!
Warum über Jobgether bewerben?
Datenschutzhinweis: Mit dem Absenden Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Jobgether Ihre personenbezogenen Daten verarbeitet, um Ihre Eignung zu bewerten und relevante Informationen an den einstellenden Arbeitgeber weiterzugeben. Diese Verarbeitung basiert auf berechtigtem Interesse und vorvertraglichen Maßnahmen gemäß den geltenden Datenschutzgesetzen (einschließlich DSGVO). Sie können Ihre Rechte (Auskunft, Berichtigung, Löschung, Widerspruch) jederzeit ausüben.
#LI-CL1
Der Principal Software Engineer, Team Lead - Perception Platforms leitet die Entwicklung kritischer machine learning-Infrastruktur, die es autonomen Fahrzeugen ermöglicht, ihre Umgebung zu verstehen und darin zu navigieren. Diese leitende technische Position befindet sich an der Schnittstelle von ML-Infrastruktur, Wahrnehmungssystemen und Data Engineering im großen Maßstab. Sie leiten ein leistungsstarkes Team, das für den Aufbau und die Optimierung von Datenpipelines, Workflows für das Modelltraining, Evaluierungs-Frameworks und Visualisierungstools verantwortlich ist. In enger Zusammenarbeit mit machine learning-Ingenieuren und Forschungswissenschaftlern tragen Sie dazu bei, die Entwicklung von der Experimentierphase bis zur Bereitstellung und kontinuierlichen Verbesserung zu beschleunigen. Sie gestalten die technische Strategie, betreuen Ingenieure und fördern technische Exzellenz, während Sie weiterhin aktiv in die Programmierung auf Produktionsebene eingebunden bleiben. Dies ist eine Gelegenheit, einen Beitrag zu fortschrittlicher Technologie für autonomes Fahren zu leisten, mit dem Potenzial, die Sicherheit, Zugänglichkeit und Zuverlässigkeit des Transports zu verbessern.
Verantwortlichkeiten
- Aufbau, Leitung und Management eines leistungsstarken Engineering-Teams, das für die Entwicklung, Wartung und Optimierung von Daten-, Trainings- und Evaluierungspipelines für Wahrnehmungsmodelle verantwortlich ist.
- Festlegung von Teamzielen, technischen Prioritäten und Roadmaps, die auf die übergeordneten Unternehmensziele und Produktentwicklungsanforderungen abgestimmt sind.
- Bereitstellung technischer Beratung, Mentoring und Unterstützung bei der beruflichen Entwicklung für Ingenieure, um eine Kultur der Zusammenarbeit, Verantwortlichkeit und des kontinuierlichen Lernens zu fördern.
- Enge Zusammenarbeit mit machine learning-Ingenieuren und Forschungswissenschaftlern, um technische Herausforderungen zu identifizieren und die Effizienz, Skalierbarkeit und Leistung von ML-Workflows zu verbessern.
- Direkter Beitrag zum Design und zur Implementierung von qualitativ hochwertiger, produktionsreifer Software über gemeinsame Codebasen hinweg.
- Architektur und Optimierung von End-to-End machine learning-Entwicklungsworkflows, von der Datenaufbereitung und dem Modelltraining bis hin zur Evaluierung, Bereitstellung und Wartung.
- Entwicklung und Verbesserung von Data Pipelines im großen Maßstab, die die Transformation, Verarbeitung und Verwaltung von Datensätzen unterstützen, die von fahrzeuginternen und externen Wahrnehmungssystemen verwendet werden.
- Aufbau und Wartung von Evaluierungs-Frameworks und Visualisierungstools, die Einblicke in Datensatzverteilungen, Modellverhalten, Systemleistung und Grenzfälle bieten.
- Weiterentwicklung von Active-Learning-Workflows, die hochwertige Daten identifizieren und integrieren, um die Modellgenauigkeit und Robustheit im Laufe der Zeit zu verbessern.
- Leitung technischer Design-Diskussionen, Code-Reviews, Testpraktiken und Engineering-Standards, um Softwarequalität, Wartbarkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen.
- Förderung der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit und Abstimmung zwischen Engineering, ML-Forschung und anderen relevanten Teams.
- Evaluierung und Einführung von Technologien und Methoden, die die machine learning-Entwicklung beschleunigen und die betriebliche Effizienz verbessern.
- Unterstützung bei der Umsetzung komplexer technischer Initiativen durch effektive Planung, Ausführung und Kommunikation.
Anforderungen
- Mindestens 7 Jahre Berufserfahrung im Software Engineering, davon mindestens 3 Jahre in formeller oder informeller technischer Führung, Mentoring oder Teamleitung.
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Entwicklung, dem Betrieb oder der Unterstützung von verteiltem machine learning-Training über Cluster von GPU-Knoten hinweg.
- Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik oder einem verwandten technischen Fachgebiet.
- Starkes Engagement für eine praktische Arbeitsweise mit nachgewiesener Fähigkeit, qualitativ hochwertigen Code auf Produktionsebene zu gemeinsamen Softwareprojekten beizutragen.
- Kenntnisse in Python und Vertrautheit mit Datenverarbeitungsbibliotheken wie NumPy und Pandas.
- Umfangreiche Erfahrung in der backend-Entwicklung und nachgewiesene Fähigkeit, die Architektur komplexer Softwaresysteme zu entwerfen und zu leiten.
- Fundiertes Verständnis von machine learning oder Wahrnehmungssystemen mit der Fähigkeit, die Entwicklung der unterstützenden Infrastruktur und Tools zu leiten.
- Nachgewiesene Erfahrung im Design und der Bereitstellung von Datenvisualisierungstools, internen Dashboards oder Engineering-Schnittstellen, die datengesteuerte Entscheidungen unterstützen.
- Expertenwissen in Software-Engineering-Prinzipien, einschließlich Softwaredesign, Versionskontrolle, Build-Prozessen, Code-Reviews und Testmethoden.
- Nachgewiesene Fähigkeit, Ingenieure zu leiten und zu betreuen, technische Richtungen vorzugeben und Best Practices im Engineering zu fördern.
- Hervorragende Kommunikations- und zwischenmenschliche Fähigkeiten mit der Fähigkeit, eine technische Vision zu artikulieren, disziplinübergreifend zusammenzuarbeiten und ein Team zu motivieren.
- Starke Projektmanagementfähigkeiten und eine Erfolgsbilanz bei der erfolgreichen Durchführung komplexer technischer Projekte.
- Fachkenntnisse in Nebenläufigkeit, paralleler Verarbeitung und Datenbanksystemen sind von Vorteil.
- Erfahrung mit verteilten Computing-Frameworks wie Kubernetes (K8s) und Ray wird bevorzugt.
- Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von Wahrnehmungssystemen für autonome Fahrzeuge oder Robotik ist sehr wünschenswert.
- Ein Doktortitel in einem relevanten Bereich oder gleichwertige Branchenerfahrung, die eine kontinuierliche technische Entwicklung belegt, ist ein Vorteil.
- Kenntnisse in modernem C++, einschließlich C++14, C++17 oder neuer, sind vorteilhaft.
- Erfahrung im Aufbau von Produkten unter Verwendung zeitgemäßer Large Language Models (LLMs) und des Model Context Protocol (MCP) ist ein Plus.
- Vertrautheit mit GPU-beschleunigter Datenverarbeitung und machine learning-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow ist wünschenswert.
Leistungen
- Geschätztes jährliches Grundgehalt: $240,000–$330,000 USD, abhängig von Fähigkeiten, Erfahrung, Expertise, Standort und anderen relevanten Faktoren.
- Mögliche zusätzliche Vergütung durch Boni und/oder Unternehmensanteile.
- Kranken-, Zahn- und Augenversicherung für anspruchsberechtigte Mitarbeiter.
- 401(k)-Altersvorsorgeplan mit Arbeitgeberzuschuss.
- Optionen für ein Health Savings Account (HSA).
- Lebensversicherung.
- Haustierversicherung.
- Zusätzliche Mitarbeiterleistungen, abhängig von der Anspruchsberechtigung.
- Arbeitsortoptionen, die Fernarbeit innerhalb der Vereinigten Staaten sowie Möglichkeiten in Verbindung mit Boston, Las Vegas und Pittsburgh umfassen.
- Die Gelegenheit, ein technisch fortschrittliches Team zu leiten, das an machine learning-Infrastruktur, Robotik und Wahrnehmung für autonome Fahrzeuge arbeitet.
- Ein kollaboratives, multidisziplinäres Umfeld, das auf Innovation, berufliche Entwicklung und bedeutende technologische Auswirkungen ausgerichtet ist.
- Die Möglichkeit, einen Beitrag zu Technologien zu leisten, die darauf ausgelegt sind, die Verkehrssicherheit, die Zugänglichkeit von Transportmitteln und die Mobilität zu verbessern.
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