États-Unis
B&A
Gatik AI
Ingénieur Infrastructure IA Senior
États-Unis
Santa Clara, California, United States
PythonDockerKubernetesRustGoTerraform
Traduction automatique. Consultez l’original.
QUI SOMMES-NOUS
Gatik, leader de la logistique autonome sur le segment du « middle-mile », révolutionne la chaîne d'approvisionnement B2B grâce à sa solution de transport autonome en tant que service (ATaaS). Nous donnons la priorité à des livraisons sûres et cohérentes tout en rationalisant le transport de marchandises pour réduire la congestion. L'entreprise se concentre sur la logistique B2B courte distance pour des détaillants du classement Fortune 500 et a lancé en 2021 le premier service de transport commercial entièrement sans conducteur au monde avec Walmart. Les camions autonomes de classe 3-7 de Gatik sont déployés commercialement sur des marchés majeurs, notamment au Texas, en Arkansas et en Ontario, au Canada, stimulant l'innovation dans le transport de marchandises.
La technologie autonome propriétaire de niveau 4 de l'entreprise, Gatik Carrier™, est conçue sur mesure pour transporter des marchandises en toute sécurité et efficacement entre les points de ramassage et de livraison sur le « middle-mile ». Doté de capacités robustes dans les environnements urbains et autoroutiers, Gatik Carrier™ constitue une solution complète qui intègre des logiciels et du matériel avancés pour alimenter la flotte, facilitant une intégration fluide dans les opérations logistiques de nos clients.
À PROPOS DU POSTE
Nous recherchons un Ingénieur Infrastructure IA Senior pour concevoir, construire et mettre à l'échelle la plateforme IA haute performance qui alimente nos modèles de conduite autonome. Tandis que les chercheurs se concentrent sur le développement de la perception, de la planification et des modèles mondiaux, vous serez responsable de l'infrastructure sous-jacente qui permet l'entraînement distribué, le suivi des expériences et le déploiement fluide des modèles. Vous ferez le pont entre la recherche et la production, en veillant à ce que notre pile IA soit évolutive, résiliente et hautement efficace.
Ce poste est basé sur site 5 jours par semaine dans nos bureaux de Santa Clara, en Californie !
VOS MISSIONS
Entraînement distribué et support des systèmes ML
- Mise à l'échelle des charges de travail de recherche : Permettre aux chercheurs de mettre à l'échelle des modèles complexes (VLA, World Models) sur des configurations multi-nœuds en utilisant PyTorch Distributed et Ray Train.
- Optimisation des performances : Architecturer et optimiser les configurations multi-GPU, en garantissant des techniques efficaces de parallélisme de modèle et de parallélisme de données sur des clusters H100/A100.
- Réglage du réseau et du matériel : Optimiser la communication bas niveau (par exemple, réglage NCCL, InfiniBand ou RoCE v2) pour minimiser la latence pour le 3D Gaussian Splatting (3DGS) et l'entraînement à grande échelle.
- Ordonnancement intelligent des ressources : Optimiser l'utilisation du matériel et la rentabilité grâce à l'ordonnancement GPU natif Kubernetes (NVIDIA GPU Operator, KubeFlow).
- Ingénierie des performances d'inférence : Déployer et mettre à l'échelle des artefacts de modèles optimisés en utilisant TensorRT, ONNX Runtime et Triton Inference Server, en affinant les pipelines pour le traitement en temps réel et par lots.
Infrastructure agentique et automatisation
- Infrastructure IA auto-réparatrice : Architecturer et déployer des agents IA autonomes (LangGraph, CrewAI ou AutoGen) pour surveiller la santé des clusters GPU, permettant un triage automatisé en temps réel des pannes matérielles et des timeouts NCCL.
- DevOps et CI/CD agentiques : Développer une automatisation pilotée par des agents, telle que des relecteurs de PR agentiques pour le code d'infrastructure et des agents IA qui suggèrent de manière proactive des optimisations de ressources Kubernetes spécifiques aux modèles.
- Curation de données agentique : Soutenir les chercheurs dans la construction de « Data Machines » où des agents IA organisent, étiquettent et vérifient de manière autonome les cas limites prioritaires à partir de données brutes.
Gestion des modèles et cycle de vie (MLOps)
- Gestion automatisée du cycle de vie : Concevoir et maintenir une infrastructure ML exploitant MLFlow, Argo Workflows et Kubernetes pour automatiser le cycle de vie complet des modèles.
- Suivi des expériences et des modèles : Intégrer des magasins de fonctionnalités (feature stores) et des systèmes de suivi des expériences pour fournir un système d'enregistrement robuste pour chaque itération de modèle.
- Stratégies de déploiement : Mettre en œuvre des mécanismes de service robustes, y compris les tests A/B, les déploiements fantômes (shadow deployments) et les mécanismes de retour arrière (rollback).
Fondations Cloud-Native et intégration de données
- Infrastructure as Code : Promouvoir la philosophie « Everything as Code » en utilisant Terraform et Helm.
- Pipelines de données : Collaborer avec les équipes de données pour mettre à l'échelle les pipelines ETL en utilisant Apache Airflow, Kafka et Spark pour la gestion de jeux de données à grande échelle.
- Usines de données intégrées : Collaborer avec les équipes d'ingénierie des données pour mettre à l'échelle des pipelines ETL à haute bande passante en utilisant Apache Airflow, Kafka et Spark, garantissant un flux de données fluide depuis les journaux de capteurs bruts jusqu'au stockage optimisé dans S3, GCS ou Delta Lake.
Surveillance et observabilité
- Métriques système : Définir et suivre les métriques clés du système ML, notamment la convergence de l'entraînement, la latence, le débit et la détection de dérive (drift).
- Santé de l'infrastructure : Maintenir une visibilité approfondie sur la santé de la plateforme en utilisant Prometheus, Grafana, OpenTelemetry et la pile ELK.
- Observabilité approfondie de la pile : Développer une surveillance complète en utilisant Prometheus, Grafana et OpenTelemetry pour suivre la santé de l'infrastructure bas niveau parallèlement aux métriques ML haut niveau comme la convergence de l'entraînement et le débit.
- Métriques spécifiques à l'IA et dérive : Définir et surveiller les KPI critiques du système ML, notamment la latence du modèle, le débit d'inférence et la détection de dérive des fonctionnalités.
PROFIL RECHERCHÉ
- Expérience : 5+ années en infrastructure ML, MLOps ou DevOps supportant des environnements de calcul à grande échelle.
- Expertise ML : Compréhension approfondie des stratégies d'entraînement multi-GPU (FSDP, DeepSpeed, Ray Train) et du réseau haute performance (NCCL, InfiniBand).
- Automatisation de l'infrastructure : Maîtrise de Kubernetes, Terraform et Helm, avec un accent sur l'orchestration native GPU.
- Frameworks d'agents IA : Expérience avérée dans la construction ou le support de flux de travail agentiques pour l'automatisation de l'infrastructure ou des données (par exemple, en utilisant LLMs pour piloter des tâches DevOps).
- Maîtrise de la plateforme : Expertise dans MLFlow, Argo Workflows et Kubernetes.
- Conteneurisation : Solide expérience avec Docker, Kubernetes et Helm.
- Données et CI/CD : Maîtrise d'Apache Airflow, Kafka, Spark et de l'automatisation GitOps.
- Compétences de base : Maîtrise de Python et Bash ; une expérience avec Go ou Rust est un plus.
QUALIFICATIONS SOUHAITÉES
- Protocoles IA avancés : Familiarité avec le Model Context Protocol (MCP) pour standardiser la manière dont les agents IA interagissent avec les bases de données internes et les APIs d'orchestration.
- IA hybride et physique : Expérience dans la gestion de clusters GPU hybrides cloud et sur site pour les charges de travail d'IA physique (par exemple, 3DGS, World Models).
- Observabilité agentique : Expérience dans l'utilisation de LLMs pour la surveillance sémantique et l'analyse de journaux afin de détecter des pannes complexes de systèmes distribués que les alertes traditionnelles basées sur des seuils manquent.
ACTUALITÉS NOTABLES
Fourchettes de salaire - $180,000 - $240,000
- Bloomberg : L'entreprise de camionnage autonome Gatik signe des contrats d'une valeur de $600 millions bloomberg.com/news/articles/2026-01-27/autonomous-trucking-firm-gatik-inks-contracts-worth-600-million
- Forbes : Des centaines de camions de livraison robots Gatik en route vers les routes américaines forbes.com/sites/alanohnsman/2026/01/28/hundreds-of-gatik-robot-delivery-trucks-headed-for-us-roads/?utm_campaign=ForbesMainLI&utm_source=ForbesMainLinkedIn&utm_medium=social
- Forbes : Gatik et Loblaw annoncent le plus grand déploiement commercial de camions autonomes forbes.com/sites/richardbishop1/2025/09/23/gatik-and-loblaw-announce-largest-commercial-deployment-of-av-trucks/
- Forbes : Oubliez les robotaxis. La start-up Gatik voit les livraisons sur le « middle-mile » comme la voie vers des véhicules autonomes rentables forbes.com/sites/alanohnsman/2023/09/05/forget-robotaxis-upstart-gatik-sees-middle-mile-deliveries-as-the-path-to-profitable-avs/?sh=52b7a7866e61
- Tech Brew : Un cadre de Gatik AI décrypte les réglementations qui pourraient façonner l'industrie des véhicules autonomes emergingtechbrew.com/stories/2024/09/06/gatik-ai-richard-steiner-regulations-av-industry
- Business Wire : Gatik ouvre la voie à des opérations sans conducteur sûres (« Freight-Only ») à grande échelle avec le premier cadre d'évaluation de sécurité tiers de l'industrie businesswire.com/news/home/20241008155613/en/Gatik-Paves-the-Way-for-Safe-Driverless-Operations-%E2%80%98Freight-Only%E2%80%99-at-Scale-with-Industry-First-Third-Party-Safety-Assessment-Framework
- Auto Futures : Le groupe de camionnage autonome Gatik obtient un investissement de NIPPON EXPRESS HOLDINGS autofutures.tv/news-features/autonomous-trucking-group-gatik-secures-investment-from-nippon-express-holdings/s/e125e5df-220b-42b6-b2df-754f54d602a9
- Automotive News : Gatik prévoit des centaines de camions autonomes sur la route bientôt, et ce n'est que le début autonews.com/mobility-report/gatik-prepares-launch-self-driving-trucks-scale
- Forbes : Isuzu et Gatik Go all in pour mettre à l'échelle les services de fret sans conducteur forbes.com/sites/richardbishop1/2024/05/30/isuzu-and-gatik-go-all-in-to-scale-up-driverless-freight-services/ *
- Bloomberg : La start-up de véhicules autonomes décolle en choisissant des itinéraires plus faciles bloomberg.com/news/newsletters/2024-05-24/autonomous-vehicle-startup-takes-off-by-picking-off-easier-routes
- Reuters : Les véhicules sans conducteur sur des itinéraires limités avancent malgré la surveillance des robotaxis aux États-Unis reuters.com/technology/driverless-vehicles-limited-routes-bump-along-despite-us-robotaxi-scrutiny-2023-12-13/
Avis E-Verify : En soumettant votre candidature, vous reconnaissez que Gatik participe au programme E-Verify du Département de la Sécurité intérieure des États-Unis.
EN SAVOIR PLUS SUR GATIK
Fondée en 2017 par des experts en technologie de véhicules autonomes, Gatik a rapidement étendu sa présence à Mountain View, Dallas-Fort Worth, en Arkansas et à Toronto. En tant que première et unique entreprise à réaliser des livraisons commerciales entièrement sans conducteur sur le « middle-mile », Gatik occupe une position unique et défendable dans l'industrie des véhicules autonomes, avec une trajectoire claire vers une croissance durable et la rentabilité.
Nous avons fourni une technologie de véhicule autonome complète et propriétaire - une intégration de logiciels et de matériel - pour permettre des succès précoces à nos clients dans l'autonomie contrainte de niveau 4. En choisissant le « middle-mile » - avec des livraisons point à point définies, nous avons simplifié certains des défis les plus complexes des véhicules autonomes, nous permettant d'atteindre une autonomie complète avant nos concurrents. Compte tenu de notre connaissance approfondie des ODD (Operational Design Domains) à itinéraire fixe et bien définis de Gatik et de notre architecture hybride, nous sommes en mesure d'hyper-optimiser nos modèles avec exponentiellement moins de données, d'établir des mécanismes de contrôle pour maintenir l'explicabilité et d'assurer la sécurité continue du système pour les opérations sans conducteur.
Visitez-nous sur Gatik gatik.ai/ pour plus d'informations sur l'entreprise et sur Careers at Gatik gatik.ai/careers/ pour voir nos autres postes ouverts.
PRENDRE SOIN DE NOTRE ÉQUIPE
Chez Gatik, nous connectons des personnes dotées d'un talent et d'une expérience extraordinaires à une opportunité de créer une chaîne d'approvisionnement plus résiliente et de contribuer à la durabilité de notre environnement. Nous sommes diversifiés dans nos parcours et nos perspectives, mais unis par une vision audacieuse et un engagement partagé envers nos valeurs. Notre culture met l'accent sur l'importance de la collaboration, du respect et de l'agilité.
Chez Gatik, nous nous efforçons de créer un environnement diversifié et inclusif où chacun sent qu'il a des opportunités de réussir et de grandir, car nous savons qu'ensemble, nous pouvons accomplir de grandes choses. Nous nous engageons à constituer une équipe inclusive et diversifiée. Nous ne pratiquons aucune discrimination fondée sur la race, la couleur, l'ethnicité, l'ascendance, l'origine nationale, la religion, le sexe, le genre, l'identité de genre, l'expression de genre, l'orientation sexuelle, l'âge, le handicap, le statut d'ancien combattant, les informations génétiques, l'état civil ou tout autre statut légalement protégé.
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