Vereinigte Staaten
Nominal
Nominal
Staff Machine Learning Engineer, Zeitreihen & Statistische Methoden
Vereinigte Staaten
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ÜBER NOMINAL
Unsere Mission ist es, die Art und Weise zu beschleunigen, wie die Welt neue Hardware entwickelt. Die vernetzte Test- und Betriebs-Plattform von Nominal treibt die fortschrittlichsten Hardware-Programme der Welt und ihre ambitioniertesten Start-ups an, von Raumfahrzeugen, Rennwagen und autonomen Fahrzeugen bis hin zu Verteidigungs- und Energieprogrammen der nächsten Generation. Zu unseren Kunden gehören Anduril, Shield AI, Hermeus, Albedo, Shinkei und Pratt Miller Motorsports sowie Programme der U.S. Navy und U.S. Air Force. Jetzt erweitern wir uns über den gesamten Hardware-Lebenszyklus hinweg und bauen die Grundlage, KI-native Anwendungen und Agenten, die die Arbeit von Innovatoren beschleunigen und das Mögliche verändern.
Wir werden von Sequoia, General Catalyst, Founders Fund, Lux Capital und Lightspeed unterstützt, und unser Team kommt von SpaceX, Apple, Palantir, Anduril, Applied Intuition und anderen führenden Unternehmen.
ÜBER HARDWARE INTELLIGENCE
Wir sind das Team hinter den Agenten, KI-nativen Anwendungen und MCP von Nominal sowie seinen zukunftsorientierten KI-Investitionen. Unsere Mission ist es, die Engpässe des Hardware-Lebenszyklus mit KI zu beseitigen. Unsere Agenten analysieren die physische Realität, von Hochgeschwindigkeits-Telemetrie- und Testkampagnen bis hin zu Designs und Simulationen, wobei reale Testergebnisse die Ground Truth sind, an der ihre Arbeit gemessen wird. Wir glauben, dass meinungsstarke KI, die für die reale Arbeit von Hardware-Programmen entwickelt wurde, die Art und Weise verändern wird, wie die Welt konstruiert.
Wir sind kollaborativ, iterativ und handlungsorientiert, und wir sind menschenzentriert und kundenorientiert. Wir bauen jeden Tag mit den neuesten KI-Tools, und da sich diese Tools ständig ändern, tun wir das auch: Wir bleiben neugierig und suchen immer nach dem besseren Weg. Unser Team umfasst Data Science und ML, verteilte Systeme, Suche und Wissenssysteme, und wir beschäftigen uns damit, wie Agenten für die Ingenieure, die sich auf sie verlassen, wirklich nützlich sein können.
DIE ROLLE
Als Staff Machine Learning Engineer, Zeitreihen & Statistische Methoden, werden Sie unseren Agenten echte numerische Werkzeuge an die Hand geben, denn LLMs allein können nicht gut über Millionen von Sensorstichproben nachdenken, und Sie werden die Richtung von Nominal bei ML für Hardware-Daten festlegen, von klassischen Methoden bis hin zu deep learning.
💼 WAS SIE TUN WERDEN: *
- Erstellung von Anomalieerkennung, Change-Point-Erkennung und Prognosen für Hochgeschwindigkeits-Test- und Flotten-Telemetrie. *
- Verpackung dieser Methoden als Agenten-Tools, damit unsere Agenten echte Feature-Entwicklung und Statistik ausführen können, anstatt zu raten. *
- Entwicklung von Signalverarbeitungs- und statistischen Methoden (Frequenzanalyse, Trendanpassung, Lauf-zu-Lauf-Vergleich), die bei verrauschten, realen Daten Bestand haben. *
- Zusammenarbeit mit Evals, um zu messen, wann eine Methode gut genug ist, um sie Ingenieuren vorzulegen. *
- Festlegung des technischen Niveaus und der Roadmap für ML bei Nominal, einschließlich wann und ob in gelernte Modelle gegenüber klassischen investiert werden soll.
🚀 WAS SIE MITBRINGEN: *
- 8+ Jahre in angewandtem ML oder Statistik, mit Produktionssystemen auf Zeitreihen- oder Sensordaten. *
- Tiefgreifende klassische Grundlagen: Statistik, Signalverarbeitung, Anomalieerkennung und Prognose. *
- Praktisches deep learning: Transformer, Embeddings und Repräsentationslernen für Sequenzen und Sensordaten. *
- Starke Softwareentwicklung; Ihre Methoden werden als zuverlässiger, getesteter Code ausgeliefert. *
- Urteilsvermögen über einfach vs. komplex: Sie wissen, wann ein gut gewählter statistischer Test ein neuronales Netz schlägt und wann nicht. *
- Eine Erfolgsbilanz bei der Festlegung der technischen Richtung eines Teams und der Anhebung des Niveaus für die Ingenieure um Sie herum. *
- Sie arbeiten jeden Tag mit modernen KI-Codierungsagenten (Claude Code, Cursor, Codex) und bleiben neugierig und offen für bessere Arbeitsweisen. Die Werkzeuge ändern sich ständig, und wir uns auch.
ITAR-Anforderungen
Um den Exportbestimmungen der US-Regierung zu entsprechen, muss der Bewerber (i) ein US-Bürger oder Staatsangehöriger, (ii) ein rechtmäßiger ständiger Einwohner der USA (auch bekannt als Green-Card-Inhaber), (iii) ein Flüchtling gemäß 8 U.S.C. § 1157 oder (iv) ein Asylbewerber gemäß 8 U.S.C. § 1158 sein oder die erforderlichen Genehmigungen vom US-Außenministerium erhalten können. Erfahren Sie mehr über die ITAR hier pmddtc.state.gov/?id=ddtc_kb_article_page&sys_id=24d528fddbfc930044f9ff621f961987.
⚡️ NICE TO HAVE: *
- Sie haben Anomalieerkennung oder Prognosen erstellt, die echte operative Entscheidungen in den Bereichen Beobachtbarkeit, vorausschauende Wartung oder Fahrzeugtelemetrie beeinflusst haben. *
- Sie haben mit Telemetrie von Flugzeugen, Fahrzeugen, Energiesystemen oder Robotern gearbeitet. *
- Sie haben ML-Methoden als Tools ausgeliefert, die andere Systeme oder Agenten aufrufen, nicht nur als Modelle. *
- Sie haben mit den neuesten Modellen jenseits von Text gearbeitet: VLMs, VLAs, multimodale Transformer oder Foundation-Modelle für Robotik und physische Systeme.
LEISTUNGEN/VORTEILE *
- 🏥 100% Übernahme der Kosten für Kranken-, Zahn- und Augenversicherungen *
- 🏖️ Unbegrenzte PTO und Krankheitsurlaub *
- 🍽️ Kostenloses Mittagessen, Snacks und Kaffee *
- 🚀 Stipendium für berufliche Weiterentwicklung *
- ✈️ Jährlicher Firmenrückzug
Alle qualifizierten Bewerber erhalten eine Anstellung ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität oder nationale Herkunft.
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