Gatik AI

Senior AI Infrastructure Engineer

Vereinigte Staaten

Santa Clara, California, United States

PythonDockerKubernetesRustGoTerraform
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.

WER WIR SIND

Gatik, der Marktführer im autonomen Logistik-Mittelstreckentransport, revolutioniert die B2B-Lieferkette mit seiner autonomen Transportation-as-a-Service (ATaaS)-Lösung. Wir legen Wert auf sichere, konsistente Lieferungen und optimieren den Güterverkehr durch die Reduzierung von Verkehrsaufkommen. Das Unternehmen konzentriert sich auf den B2B-Logistik-Kurzstreckenverkehr für Fortune 500-Einzelhändler und hat im Jahr 2021 gemeinsam mit Walmart den weltweit ersten vollständig fahrerlosen kommerziellen Transportdienst eingeführt. Gatiks autonome Lkw der Klasse 3-7 sind in wichtigen Märkten wie Texas, Arkansas und Ontario, Kanada, kommerziell im Einsatz und treiben Innovationen im Güterverkehr voran.

Die proprietäre autonome Technologie der Stufe 4 des Unternehmens, Gatik Carrier™, wurde speziell entwickelt, um Fracht sicher und effizient zwischen Abhol- und Lieferorten auf der Mittelstrecke zu transportieren. Mit robusten Fähigkeiten sowohl auf Autobahnen als auch in städtischen Umgebungen dient Gatik Carrier™ als umfassende Lösung, die fortschrittliche Software und Hardware zur Steuerung der Flotte integriert und eine mühelose Einbindung in die Logistikabläufe der Kunden ermöglicht.

ÜBER DIE ROLLE

Wir suchen einen Senior AI Infrastructure Engineer, der die leistungsstarke KI-Plattform für unsere autonomen Fahrmodelle entwirft, aufbaut und skaliert. Während sich unsere Forscher auf die Entwicklung von Wahrnehmungs-, Planungs- und Weltmodellen konzentrieren, sind Sie für die zugrunde liegende Infrastruktur verantwortlich, die verteiltes Training, Experiment-Tracking und eine nahtlose Modellbereitstellung ermöglicht. Sie schlagen die Brücke zwischen Forschung und Produktion und stellen sicher, dass unser KI-Stack skalierbar, resilient und hocheffizient ist.

Diese Position ist vor Ort an 5 Tagen pro Woche in unserem Büro in Santa Clara, CA, zu besetzen!

IHRE AUFGABEN

Unterstützung für verteiltes Training & ML-Systeme

  1. Skalierung von Forschungsworkloads: Ermöglichen Sie Forschern die Skalierung komplexer Modelle (VLA, World Models) über Multi-Node-Setups unter Verwendung von PyTorch Distributed und Ray Train.
  1. Leistungsoptimierung: Konzipieren und optimieren Sie Multi-GPU-Setups und stellen Sie effiziente Modell-Parallelisierungs- und Daten-Parallelisierungstechniken über H100/A100-Cluster hinweg sicher.
  1. Netzwerk- & Hardware-Tuning: Optimieren Sie die Low-Level-Kommunikation (z. B. NCCL-Tuning, InfiniBand oder RoCE v2), um die Latenz für 3D Gaussian Splatting (3DGS) und groß angelegtes Training zu minimieren.
  1. Intelligente Ressourcenplanung: Optimieren Sie die Hardwareauslastung und Kosteneffizienz durch Kubernetes-native GPU-Planung (NVIDIA GPU Operator, KubeFlow).
  1. Inference Performance Engineering: Bereitstellung und Skalierung optimierter Modell-Artefakte unter Verwendung von TensorRT, ONNX Runtime und Triton Inference Server sowie Feinabstimmung der Pipelines für Echtzeit- und Batch-Verarbeitung.

Agentenbasierte Infrastruktur & Automatisierung

  1. Selbstheilende KI-Infrastruktur: Konzipieren und implementieren Sie autonome KI-Agenten (LangGraph, CrewAI oder AutoGen) zur Überwachung des Zustands von GPU-Clustern, um eine automatisierte Echtzeit-Triage bei Hardwarefehlern und NCCL-Timeouts zu ermöglichen.
  1. Agentenbasierte DevOps & CI/CD: Entwickeln Sie agentengesteuerte Automatisierungen, wie z. B. agentenbasierte PR-Reviewer für Infrastrukturcode und KI-Agenten, die proaktiv modellspezifische Kubernetes-Ressourcenoptimierungen vorschlagen.
  1. Agentenbasierte Datenkuration: Unterstützen Sie Forscher beim Aufbau von "Data Machines", bei denen KI-Agenten autonom hochpriorisierte Edge-Cases aus Rohdaten kuratieren, kennzeichnen und verifizieren.

Modellmanagement & Lebenszyklus (MLOps)

  1. Automatisierte Lebenszyklusverwaltung: Entwerfen und pflegen Sie eine ML-Infrastruktur unter Nutzung von MLFlow, Argo Workflows und Kubernetes, um den End-to-End-Modelllebenszyklus zu automatisieren.
  1. Experiment- & Modell-Tracking: Integrieren Sie Feature-Stores und Experiment-Tracking-Systeme, um ein robustes System zur Protokollierung jeder Modelliteration bereitzustellen.
  1. Bereitstellungsstrategien: Implementieren Sie robuste Bereitstellungsmechanismen, einschließlich A/B-Tests, Shadow-Deployments und Rollback-Verfahren.

Cloud-Native Grundlagen & Datenintegration

  1. Infrastructure as Code: Fördern Sie die "Everything as Code"-Philosophie unter Verwendung von Terraform und Helm.
  1. Daten-Pipelines: Arbeiten Sie mit Datenteams zusammen, um ETL-Pipelines unter Verwendung von Apache Airflow, Kafka und Spark für die Verwaltung großer Datensätze zu skalieren.
  1. Integrierte Datenfabriken: Arbeiten Sie mit Data-Engineering-Teams zusammen, um ETL-Pipelines mit hoher Bandbreite unter Verwendung von Apache Airflow, Kafka und Spark zu skalieren und einen nahtlosen Datenfluss von Roh-Sensorprotokollen bis hin zur optimierten Speicherung in S3, GCS oder Delta Lake sicherzustellen.

Überwachung & Observability

  1. Systemmetriken: Definieren und verfolgen Sie wichtige ML-Systemmetriken, einschließlich Trainingskonvergenz, Latenz, Durchsatz und Drift-Erkennung.
  1. Infrastrukturzustand: Behalten Sie durch den Einsatz von Prometheus, Grafana, OpenTelemetry und dem ELK Stack eine tiefe Transparenz über den Zustand der Plattform.
  1. Deep Stack Observability: Entwickeln Sie eine umfassende Überwachung unter Verwendung von Prometheus, Grafana und OpenTelemetry, um den Zustand der Low-Level-Infrastruktur neben High-Level-ML-Metriken wie Trainingskonvergenz und Durchsatz zu verfolgen.
  1. KI-spezifische Metriken & Drift: Definieren und überwachen Sie kritische ML-System-KPIs, einschließlich Modelllatenz, Inferenzdurchsatz und Feature-Drift-Erkennung.

WAS WIR SUCHEN

  1. Erfahrung: 5+ Jahre in den Bereichen ML-Infrastruktur, MLOps oder DevOps zur Unterstützung von hochskalierbaren Rechenumgebungen.
  1. ML-Expertise: Fundiertes Verständnis von Multi-GPU-Trainingsstrategien (FSDP, DeepSpeed, Ray Train) und Hochleistungsnetzwerken (NCCL, InfiniBand).
  1. Infrastruktur-Automatisierung: Beherrschung von Kubernetes, Terraform und Helm mit Fokus auf GPU-native Orchestrierung.
  1. KI-Agenten-Frameworks: Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau oder der Unterstützung von agentenbasierten Workflows für Infrastruktur- oder Datenautomatisierung (z. B. unter Verwendung von LLMs zur Steuerung von DevOps-Aufgaben).
  1. Plattform-Expertise: Fachkenntnisse in MLFlow, Argo Workflows und Kubernetes.
  1. Containerisierung: Fundierte Erfahrung mit Docker, Kubernetes und Helm.
  1. Daten & CI/CD: Kenntnisse in Apache Airflow, Kafka, Spark und GitOps-Automatisierung.
  1. Kernkompetenzen: Sicherer Umgang mit Python und Bash; Erfahrung mit Go oder Rust ist von Vorteil.

BONUS-QUALIFIKATIONEN

  1. Fortgeschrittene KI-Protokolle: Vertrautheit mit dem Model Context Protocol (MCP), um die Interaktion von KI-Agenten mit internen Datenbanken und Orchestrierungs-APIs zu standardisieren.
  1. Hybrid & Physical AI: Erfahrung im Management von Hybrid-Cloud- und On-Prem-GPU-Clustern für Physical AI-Workloads (z. B. 3DGS, World Models).
  1. Agentenbasierte Observability: Erfahrung in der Nutzung von LLMs für semantische Überwachung und Protokollanalyse zur Erkennung komplexer Ausfälle in verteilten Systemen, die herkömmliche schwellenwertbasierte Alarme übersehen.

BEACHTENSWERTE NACHRICHTEN

Gehaltsspannen - $180,000 - $240,000

  1. Bloomberg: Autonomous Trucking Firm Gatik Inks Contracts Worth $600 Million bloomberg.com/news/articles/2026-01-27/autonomous-trucking-firm-gatik-inks-contracts-worth-600-million
  1. Forbes: Gatik And Loblaw Announce Largest Commercial Deployment Of AV Trucks forbes.com/sites/richardbishop1/2025/09/23/gatik-and-loblaw-announce-largest-commercial-deployment-of-av-trucks/
  1. Forbes: Forget robotaxis. Upstart Gatik sees middle-mile deliveries as the path to profitable AVs forbes.com/sites/alanohnsman/2023/09/05/forget-robotaxis-upstart-gatik-sees-middle-mile-deliveries-as-the-path-to-profitable-avs/?sh=52b7a7866e61
  1. Tech Brew: Gatik AI exec unpacks the regulations that could shape the AV industry emergingtechbrew.com/stories/2024/09/06/gatik-ai-richard-steiner-regulations-av-industry
  1. Business Wire: Gatik Paves the Way for Safe Driverless Operations (‘Freight-Only’) at Scale with Industry-First Third-Party Safety Assessment Framework 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
  1. Automotive News: Gatik foresees hundreds of self-driving trucks on road soon, and that's just the beginning autonews.com/mobility-report/gatik-prepares-launch-self-driving-trucks-scale
  1. Forbes: Isuzu And Gatik Go All In To Scale Up Driverless Freight Services forbes.com/sites/richardbishop1/2024/05/30/isuzu-and-gatik-go-all-in-to-scale-up-driverless-freight-services/
  1. Bloomberg: Autonomous Vehicle Startup Takes Off by Picking Off Easier Routes bloomberg.com/news/newsletters/2024-05-24/autonomous-vehicle-startup-takes-off-by-picking-off-easier-routes
  1. Reuters: Driverless vehicles on limited routes bump along despite US robotaxi scrutiny reuters.com/technology/driverless-vehicles-limited-routes-bump-along-despite-us-robotaxi-scrutiny-2023-12-13/

E-Verify-Hinweis: Mit dem Einreichen Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Gatik am E-Verify-Programm des U.S. Department of Homeland Security teilnimmt.

MEHR ÜBER GATIK

Gatik wurde im Jahr 2017 von Experten für autonome Fahrzeugtechnologie gegründet und hat seine Präsenz schnell auf Mountain View, Dallas-Fort Worth, Arkansas und Toronto ausgeweitet. Als erstes und einziges Unternehmen, das vollständig fahrerlose kommerzielle Lieferungen auf der Mittelstrecke erreicht hat, nimmt Gatik eine einzigartige und verteidigbare Position in der AV-Branche ein, mit einem klaren Kurs auf nachhaltiges Wachstum und Profitabilität.

Wir haben eine vollständige, proprietäre AV-Technologie geliefert – eine Integration von Software und Hardware –, um unseren Kunden frühere Erfolge bei der begrenzten Autonomie der Stufe 4 zu ermöglichen. Durch die Wahl der Mittelstrecke – mit definierten Punkt-zu-Punkt-Lieferungen – haben wir einige der komplexeren AV-Herausforderungen vereinfacht, was es uns ermöglicht, die volle Autonomie vor unseren Wettbewerbern zu erreichen. Angesichts der umfassenden Kenntnis von Gatiks klar definierten, festen Routen-ODDs und der Hybridarchitektur sind wir in der Lage, unsere Modelle mit exponentiell weniger Daten zu hyper-optimieren, Gatekeeping-Mechanismen zur Wahrung der Erklärbarkeit zu etablieren und die kontinuierliche Sicherheit des Systems für unbemannte Operationen zu gewährleisten.

Besuchen Sie uns unter Gatik gatik.ai/ für weitere Unternehmensinformationen und Careers at Gatik gatik.ai/careers/ für weitere offene Stellen.

WIR KÜMMERN UNS UM UNSER TEAM

Bei Gatik verbinden wir Menschen mit außergewöhnlichem Talent und Erfahrung mit der Möglichkeit, eine resilientere Lieferkette zu schaffen und zur Nachhaltigkeit unserer Umwelt beizutragen. Wir sind vielfältig in unseren Hintergründen und Perspektiven, aber vereint durch eine mutige Vision und ein gemeinsames Engagement für unsere Werte. Unsere Kultur betont die Bedeutung von Zusammenarbeit, Respekt und Agilität.

Wir bei Gatik streben danach, ein vielfältiges und integratives Umfeld zu schaffen, in dem jeder das Gefühl hat, Chancen zum Erfolg und Wachstum zu haben, denn wir wissen, dass wir gemeinsam Großes erreichen können. Wir setzen uns für ein integratives und vielfältiges Team ein. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Hautfarbe, ethnischer Zugehörigkeit, Abstammung, nationaler Herkunft, Religion, Geschlecht, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck, sexueller Orientierung, Alter, Behinderung, Veteranenstatus, genetischen Informationen, Familienstand oder einem anderen gesetzlich geschützten Status.

Mehr Möglichkeiten mit einem Profil

Für mehr Stellen berücksichtigt werden, ohne den ganzen Prozess zu wiederholen? Erstellen Sie Ihr Profil, damit Unternehmen auf Nort Sie finden.

Profil erstellen

Weiter entdecken

Dein nächster Jobsucht schon nach dir.

Ich will gefunden werden
Nort

Reverse-Recruiting- Plattform für Entwickler

PlattformKonto erstellenAnmeldenBlogGlossarEventsSupport
Social MediaInstagramLinkedInTwitter
RechtlichesNutzungsbedingungenDatenschutznortjobs © 2026