Estados Unidos
Nominal
Nominal
Ingeniero Staff de Machine Learning, Series Temporales y Métodos Estadísticos
Estados Unidos
London, England, United Kingdom · Los Angeles, California, United States · San Francisco, California, United States · New York, New York, United States · Austin, Texas, United States · Seattle, Washington, United States
Traducción automática. Consulta el original.
SOBRE NOMINAL
Nuestra misión es acelerar la forma en que el mundo diseña nuevo hardware. La plataforma conectada de pruebas y operaciones de Nominal impulsa los programas de hardware más avanzados del mundo y sus startups más ambiciosas, desde naves espaciales, coches de carreras y vehículos autónomos hasta programas de defensa y energía de próxima generación. Nuestros clientes incluyen Anduril, Shield AI, Hermeus, Albedo, Shinkei y Pratt Miller Motorsports, así como programas de la Marina y la Fuerza Aérea de EE. UU. Ahora nos estamos expandiendo a lo largo de todo el ciclo de vida del hardware, construyendo la base, aplicaciones nativas de IA y agentes que aceleran el trabajo de los innovadores y cambian lo que es posible construir.
Contamos con el respaldo de Sequoia, General Catalyst, Founders Fund, Lux Capital y Lightspeed, y nuestro equipo proviene de SpaceX, Apple, Palantir, Anduril, Applied Intuition y otras empresas líderes.
SOBRE HARDWARE INTELLIGENCE
Somos el equipo detrás de los agentes, aplicaciones nativas de IA y MCP de Nominal, y sus apuestas de IA de vanguardia. Nuestra misión es eliminar los cuellos de botella del ciclo de vida del hardware con IA. Nuestros agentes razonan sobre la realidad física, desde telemetría de alta frecuencia y campañas de pruebas hasta diseños y simulaciones, donde los resultados reales de las pruebas son la verdad fundamental con la que se verifica su trabajo. Creemos que la IA con opinión, construida para el trabajo real de los programas de hardware, cambiará la forma en que el mundo diseña.
Somos colaborativos, iterativos y tenemos una alta capacidad de acción, y estamos centrados en las personas y en el cliente. Construimos con las herramientas de IA más nuevas todos los días, y como esas herramientas cambian constantemente, nosotros también: nos mantenemos curiosos y seguimos buscando la mejor manera. Nuestro equipo abarca ciencia de datos y ML, sistemas distribuidos, búsqueda y sistemas de conocimiento, y nos obsesionamos con cómo los agentes pueden ser genuinamente útiles para los ingenieros que dependen de ellos.
EL ROL
Como Ingeniero Staff de Machine Learning, Series Temporales y Métodos Estadísticos, proporcionarás a nuestros agentes herramientas numéricas reales, porque las LLMs por sí solas no pueden razonar bien sobre millones de muestras de sensores, y establecerás la dirección de Nominal en ML para datos de hardware, desde métodos clásicos hasta deep learning.
💼 QUÉ HARÁS: *
- Crear detección de anomalías, detección de puntos de cambio y pronósticos para telemetría de pruebas y flotas de alta frecuencia. *
- Empaquetar estos métodos como herramientas de agente, para que nuestros agentes puedan realizar ingeniería de características y estadísticas reales en lugar de adivinar. *
- Desarrollar métodos de procesamiento de señales y estadísticos (análisis de frecuencia, ajuste de tendencias, comparación de ejecución a ejecución) que funcionen con datos reales y ruidosos. *
- Colaborar con los equipos de evaluación para medir cuándo un método es lo suficientemente bueno como para presentarlo a los ingenieros. *
- Establecer el estándar técnico y la hoja de ruta para ML en Nominal, incluido cuándo, y si, invertir en modelos aprendidos sobre los clásicos.
🚀 QUÉ APORTARÁS: *
- 8+ años en ML aplicada o estadística, con sistemas de producción en datos de series temporales o sensores. *
- Profunda base clásica: estadística, procesamiento de señales, detección de anomalías y pronósticos. *
- Experiencia práctica en deep learning: transformers, embeddings y aprendizaje de representación para secuencias y datos de sensores. *
- Sólida ingeniería de software; tus métodos se envían como código fiable y probado. *
- Criterio sobre simple vs. complejo: sabes cuándo una prueba estadística bien elegida supera a una red neuronal, y cuándo no. *
- Un historial de establecimiento de dirección técnica en un equipo y de elevar el nivel de los ingenieros que te rodean. *
- Trabajas con agentes de codificación de IA modernos (Claude Code, Cursor, Codex) todos los días, y te mantienes curioso y abierto a mejores formas de trabajar. Las herramientas siguen cambiando, y nosotros también.
Requisitos ITAR
Para cumplir con las regulaciones de exportación del Gobierno de EE. UU., el solicitante debe ser (i) ciudadano o nacional de EE. UU., (ii) residente legal permanente de EE. UU. (también conocido como titular de tarjeta verde), (iii) Refugiado según 8 U.S.C. § 1157, o (iv) Asilado según 8 U.S.C. § 1158, o ser elegible para obtener las autorizaciones requeridas del Departamento de Estado de EE. UU. Obtenga más información sobre ITAR aquí pmddtc.state.gov/?id=ddtc_kb_article_page&sys_id=24d528fddbfc930044f9ff621f961987.
⚡️ SERÍA IDEAL SI: *
- Has creado detección de anomalías o pronósticos que impulsaron decisiones operativas reales, en observabilidad, mantenimiento predictivo o telemetría de vehículos. *
- Has trabajado con telemetría de aeronaves, vehículos, sistemas de energía o robots. *
- Has enviado métodos de ML como herramientas que otros sistemas o agentes llaman, no solo como modelos. *
- Has trabajado con los últimos modelos más allá del texto: VLMs, VLAs, transformers multimodales o modelos fundacionales para robótica y sistemas físicos.
BENEFICIOS/VENTAJAS *
- 🏥 Cobertura del 100% de seguro médico, dental y de visión *
- 🏖️ PTO y baja por enfermedad ilimitados *
- 🍽️ Almuerzo, aperitivos y café gratis *
- 🚀 Estipendio de Desarrollo Profesional *
- ✈️ Retiro anual de la empresa
Todos los solicitantes cualificados recibirán consideración para el empleo sin distinción de raza, color, religión, sexo, orientación sexual, identidad de género u origen nacional.
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