Ingeniero de Machine Learning

En Recycleye estamos revolucionando el reciclaje. Nuestros innovadores robots impulsados por IA y clasificadores ópticos están haciendo que la clasificación de residuos sea más rápida, limpia y rentable. Gracias a nuestra tecnología avanzada, lo que antes era imposible de clasificar ahora puede procesarse de forma eficiente y eficaz. Fundada en 2019, hemos crecido rápidamente desde entonces, con instalaciones en las principales empresas de gestión de residuos de toda Europa y EE. UU.

Nuestra misión es ayudar a nuestros clientes a producir resultados de mayor calidad, convirtiendo los residuos del mundo en recursos valiosos. Y nuestro trabajo nunca ha sido tan necesario. A nivel mundial, solo se recicla el 9% de los residuos plásticos; cada día, estamos orgullosos de trabajar para marcar una diferencia significativa hacia un futuro sostenible.

¡Sé parte de ello, únete a nosotros!

¿Por qué elegir trabajar en Recycleye?

Nuestro equipo trabaja unido para crecer y tener éxito, impulsado por nuestros valores compartidos de ambición, curiosidad, enfoque en el cliente, integridad y generación de ideas respetuosa. Ofrecemos grandes beneficios, formación continua integrada y vacaciones ilimitadas.

Sabemos que nuestra misión se logrará contando con las personas más apasionadas, motivadas, talentosas y completas en nuestro equipo. ¡Así que ven y ayúdanos a dar forma al futuro!

Nuestro equipo desarrolla nuevas funcionalidades para los productos de clasificación de residuos y monitorización de plantas de Recycleye, mejorando el rendimiento integral de nuestros sistemas. Esto puede significar evaluar y desplegar nuevas arquitecturas de modelos, adaptar ideas de artículos de ML a nuestros casos de uso, implementar nuevos algoritmos de seguimiento de objetos, profundizar en la óptica y calibración de cámaras, o hacer que nuestras tuberías DeepStream sean más eficientes. Todo lo que construimos se ejecuta en producción en líneas de clasificación reales, por lo que buscamos la solución que mejor funcione para el problema, lo que podría significar dar un paso atrás y elegir una cámara mejor en lugar de perseguir un nuevo modelo de moda.

Serás un miembro fundamental de un equipo pequeño de I+D de ML de alto impacto. Construirás nuevas funcionalidades y desarrollarás mejores formas de medir el rendimiento de nuestros productos, ya sea clasificando un flujo de residuos o entendiendo qué contiene, y cómo las condiciones reales del sitio afectan a ese rendimiento. Trabajarás estrechamente con nuestro equipo de datos, que entrena modelos día a día para proyectos de clientes y depende de las herramientas que construimos, y con colegas que desarrollan un nuevo producto de monitorización de plantas. También ayudarás a dar soporte a nuestros sistemas desplegados y pasarás tiempo en el sitio, trabajando directamente con los residuos que clasifican.

A medida que el equipo se desarrolle, ayudarás a definir cómo trabajamos, desde la revisión de código hasta las pruebas, y asumirás más responsabilidad en la planificación y la toma de decisiones. En el camino, construirás una comprensión profunda de nuestros productos y de la industria de clasificación de residuos, te mantendrás al día con los avances en visión artificial y compartirás lo que aprendamos en toda la empresa.

Trabajamos principalmente en Python, con algo de Go, desplegando modelos y algoritmos en dispositivos NVIDIA Jetson que ejecutan tuberías DeepStream, con el soporte de Docker, GitHub Actions y Azure.

Cómo es el éxito

Buscamos a alguien proactivo, motivado y práctico, cómodo con el cambio y con ganas de aprender. No esperamos que seas un experto en todo desde el primer día.

No esperamos que tengas todo esto, y te ayudaremos a desarrollar el resto:

• Seguro médico de día 1 a través de Vitality

• Vacaciones ilimitadas

• Presupuesto de desarrollo profesional de £1,000 al año

• Eventos sociales mensuales del equipo

• Influencia directa sobre la dirección técnica

Ubicación: Stratford E15 2HU, trabajo híbrido

Viajes: Ocasionales a Europa o EE. UU.

Incluso si no cumples con todos los requisitos enumerados anteriormente, pero te motiva nuestro trabajo y crees que puedes marcar la diferencia en nuestro equipo, nos encantaría saber de ti. ¡Así que por favor, postúlate y envíanos una nota sobre lo que puedes aportar!