Gatik AI

Senior Cloud Infrastructure Engineer

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WER WIR SIND

Gatik, der Marktführer im Bereich autonomer Logistik auf der mittleren Meile, revolutioniert die B2B-Lieferkette mit seiner autonomen Transportation-as-a-Service (ATaaS)-Lösung. Wir legen Wert auf sichere, konsistente Lieferungen und optimieren gleichzeitig den Güterverkehr durch die Reduzierung von Verkehrsaufkommen. Das Unternehmen konzentriert sich auf Kurzstrecken-Logistik im B2B-Bereich für Einzelhändler der Fortune 500-Liste und hat im Jahr 2021 den weltweit ersten vollständig fahrerlosen kommerziellen Transportdienst mit Walmart eingeführt. Gatiks autonome LKWs 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, Gatik Carrier™, ist speziell darauf ausgelegt, Fracht sicher und effizient zwischen Abhol- und Lieferorten auf der mittleren Meile zu transportieren. Mit robusten Fähigkeiten sowohl in städtischen als auch in Autobahnumgebungen dient Gatik Carrier™ als umfassende Lösung, die fortschrittliche Software und Hardware zur Steuerung der Flotte integriert und eine mühelose Einbindung in die Logistikabläufe unserer Kunden ermöglicht.

ÜBER DIE ROLLE

Wir suchen einen Senior Cloud Infrastructure Engineer, der die groß angelegte Rechen- und Dateninfrastruktur für unseren autonomen Fahr-Stack konzipiert und verwaltet. Während unsere Forscher an Wahrnehmung, Planung und Weltmodellen arbeiten, ist es Ihre Aufgabe, die leistungsstarken Systeme und Pipelines zu entwickeln, die ihre Arbeit erst ermöglichen. Sie bilden das Rückgrat unserer KI-Plattform und stellen sicher, dass Multi-GPU-Cluster, Frameworks für verteiltes Training und automatisierte Workflows skalierbar, resilient und kosteneffizient sind.

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 mittleren Meile 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 eingeschränkten Autonomie der Stufe 4 zu ermöglichen. Durch die Wahl der mittleren Meile – mit definierten Punkt-zu-Punkt-Lieferungen – haben wir einige der komplexeren AV-Herausforderungen vereinfacht, was es uns ermöglicht hat, die volle Autonomie vor unseren Wettbewerbern zu erreichen. Dank umfassender Kenntnisse der klar definierten, festen Routen-ODDs und der hybriden Architektur von Gatik 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 den unbemannten Betrieb zu gewährleisten.

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 haben unterschiedliche Hintergründe und Perspektiven, sind jedoch durch eine mutige Vision und ein gemeinsames Engagement für unsere Werte vereint. 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, Möglichkeiten 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 Herkunft, Abstammung, nationaler Herkunft, Religion, Geschlecht, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck, sexueller Orientierung, Alter, Behinderung, Veteranenstatus, genetischen Informationen, Familienstand oder einem anderen gesetzlich geschützten Status.

BEMERKENSWERTE NACHRICHTEN

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

Gehaltsspanne - $180,000 - $240,000

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

  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.

IHRE AUFGABEN

* Cloud-Native Orchestrierung & Kubernetes

  1. Fortgeschrittenes K8s-Management: Konzeption und Wartung geschäftskritischer Kubernetes-Cluster, die für hohe GPU/TPU-Workloads optimiert sind.
  1. GPU-Scheduling: Implementierung und Optimierung von Kubernetes-nativem GPU-Scheduling (NVIDIA GPU Operator), um eine maximale Hardwareauslastung zu gewährleisten.
  1. Infrastructure as Code: Förderung der „Everything as Code“-Philosophie unter Verwendung von Terraform, Helm und cloud-nativen Tools.
  1. Selbstheilende Infrastruktur: Einsatz autonomer KI-Agenten (LangGraph, CrewAI) zur Überwachung der Cluster-Gesundheit und zur Ermöglichung einer automatisierten Triage bei Hardwarefehlern und NCCL-Timeouts.

* Data Engineering & CI/CD-Pipelines

  1. Autonomie-Datenpipelines: Aufbau groß angelegter Pipelines unter Verwendung von Apache Airflow, Kafka und Spark, um Rohsensordaten in trainingsbereite Formate zu verarbeiten.
  1. GitOps: Implementierung robuster GitOps-Workflows mit ArgoCD, Gitlab CI/CD, um die Bereitstellung von Infrastruktur und Modell-Artefakten zu automatisieren.
  1. Observability: Aufrechterhaltung einer tiefen Transparenz über den Infrastrukturzustand und die Performance der Modellbereitstellung mittels Prometheus, Grafana und OpenTelemetry.
  1. Agentic DevOps & CI/CD: Entwicklung agentengesteuerter Workflows zur Optimierung der Entwicklererfahrung, wie z. B. automatisierte PR-Reviewer für Terraform und KI-Agenten, die proaktiv Anpassungen der Kubernetes-Ressourcenlimits basierend auf der Telemetrie des Modelltrainings vorschlagen.

* Modellmanagement & Lebenszyklus (MLOps)

  1. Experiment- & Modell-Tracking: Design und Wartung von MLFlow- und Feature-Store-Integrationen, um ein robustes System zur Protokollierung jeder Modelliteration bereitzustellen.
  1. Workflow-Automatisierung: Aufbau komplexer, automatisierter Modell-Lebenszyklen unter Verwendung von Airflow und Kubernetes, um den Übergang vom Training zur Simulation zu optimieren.
  1. Hochleistungs-Serving: Unterstützung bei der Bereitstellung von Modellen in Simulations- und Produktionsumgebungen unter Verwendung von Triton Inference Server, Ray Serve und ONNX Runtime.

* Unterstützung für verteiltes Training & ML-Systeme

  1. Unterstützung von Trainingssystemen: Ermöglichung der Skalierung von Modellen (VLA, World Models) durch Forscher über Multi-Node-Setups hinweg unter Verwendung von PyTorch Distributed (TorchElastic), Ray Train und Horovod.
  1. Netzwerkoptimierung: Optimierung der 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. Hardware-Aware Orchestration: Zusammenarbeit mit Forschern zur Feinabstimmung der Performance über Multi-Node-GPU-Cluster hinweg für FSDP- und DeepSpeed-Workloads.

WAS WIR SUCHEN

  1. Erfahrung: 5+ Jahre in Cloud-Infrastruktur, DevOps oder MLOps zur Unterstützung von hochskalierbaren Rechenumgebungen.
  1. Kubernetes-Beherrschung: Fundierte Expertise in K8s, Helm und Container-Orchestrierung.
  1. Orchestrierung & Tooling: Starker Hintergrund in Apache Airflow, Argo Workflows, MLFlow und Terraform.
  1. Verteilte Systeme: Praktische Erfahrung in der Unterstützung von Frameworks wie Ray und PyTorch Distributed.
  1. Kernkompetenzen: Kenntnisse in Python, Bash-Scripting und ein fundiertes Verständnis von IAM/RBAC.

BONUS-QUALIFIKATIONEN

  1. Expertise in verteiltem Training: Tiefgreifendes Verständnis von FSDP und DeepSpeed.
  1. KI-Agenten-Orchestrierung: Erfahrung im Aufbau von Agentic Workflows (LangGraph, AutoGen) für Infrastrukturautomatisierung oder Datenkuration.
  1. Fortgeschrittene Protokolle: Vertrautheit mit dem Model Context Protocol (MCP), um KI-Agenten mit Infrastruktur-Tools zu verbinden.

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