États-Unis
B&A
Matter Inc
Ingénieur Infrastructure IA
États-Unis
Menlo Park, California, United States
PythonKubernetesC++Rust
Traduction automatique. Consultez l’original.
À PROPOS DE MATTER
Matter développe la pile d'autonomie native en IA pour la fabrication physique aux États-Unis. Nous exploitons nos propres usines, déployons nos propres logiciels et collectons des données à chaque étape de la production, de l'intégration CAD aux produits finis.
Notre plateforme, MatterOS, est la couche logicielle unifiée pour les opérations d'usine, l'orchestration des processus et le déploiement de l'autonomie. Le pipeline de données qui l'alimente — de la télémétrie des machines en atelier à l'entraînement des modèles dans le cloud — est l'infrastructure que vous concevrez et dont vous serez responsable.
LE POSTE
Nous recrutons un Ingénieur Infrastructure IA pour concevoir et exploiter les systèmes de données et de calcul qui alimentent MatterOS et notre pipeline d'entraînement Sim2Real. Vous travaillerez sur l'informatique en périphérie (edge computing), l'infrastructure d'entraînement cloud et les pipelines de données qui concrétisent notre stratégie « Smart Data ».
Votre mission consiste à garantir que chaque point de données — de la lecture d'un capteur de couple à une image de caméra — soit étiqueté avec l'identifiant de la machine, l'état du processus et le contexte de production nécessaires pour le rendre exploitable par l'IA.
POURQUOI REJOINDRE MATTER
La plupart des postes en infrastructure IA consistent à maintenir des systèmes existants. Chez Matter, vous construisez l'infrastructure à partir de zéro pour une catégorie qui n'existe pas encore totalement : la fabrication physique autonome.
VOS MISSIONS •
- Concevoir et maintenir le pipeline de données de la périphérie vers le cloud, en préservant le contexte sémantique de bout en bout •
- Construire et gérer l'infrastructure de calcul GPU pour l'entraînement des modèles VLA, le suivi des expériences et les flux de travail d'entraînement distribué •
- Implémenter la couche de collecte de données pour une capture 100% à partir de cellules d'assemblage modulaires, incluant les flux vidéo, les flux de capteurs, l'état des machines et les métadonnées de processus •
- Développer des pipelines d'ingénierie de caractéristiques (feature engineering) qui transforment les données opérationnelles brutes en entrées d'entraînement structurées pour les modèles d'IA •
- Gérer le déploiement des modèles sur le matériel en périphérie dans l'usine : latence, gestion des versions, retour arrière et surveillance en production •
- Construire des systèmes d'observabilité qui détectent en temps réel la dégradation des performances des modèles, la dérive des données et les anomalies d'équipement •
- Collaborer avec les chercheurs en IA pour traduire les exigences des modèles en spécifications d'infrastructure et vice versa
PROFIL RECHERCHÉ •
- 3+ années d'expérience en infrastructure ML, MLOps ou ingénierie des données dans un environnement de production •
- Maîtrise solide des systèmes de données distribués : Kafka, Flink ou équivalent ; bases de données de séries temporelles (InfluxDB, TimescaleDB ou similaire) •
- Expérience dans la gestion de clusters GPU et l'entraînement distribué (SLURM, Ray ou basé sur Kubernetes) •
- Connaissance des protocoles industriels : OPC UA, MQTT, Modbus (ou volonté d'apprendre rapidement) •
- Maîtrise de Python ; une aisance avec C++ ou Rust pour les composants critiques en périphérie est un plus •
- Esprit systémique : vous comprenez que c'est la qualité des données, et non leur volume, qui permet à l'IA de fonctionner dans des environnements physiques contraints
LES PLUS •
- Expérience avec NVIDIA Isaac Sim, ROS2 ou le déploiement d'IA en périphérie (Jetson, FPGA ou similaire) •
- Expérience dans l'IoT industriel ou les systèmes d'automatisation d'usine •
- Connaissance des frameworks de mise en service de modèles (Triton, TorchServe ou ONNX Runtime)
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