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Kodiak
Staff Machine Learning Engineer - Deployment
Über die Stelle
Kodiak AI, Inc. (Nasdaq: KDK), gegründet im Jahr 2018, ist ein führendes Unternehmen im Bereich Physical AI und entwickelt fahrerlose Technologien für bewegliche Maschinen. Der Kodiak Driver ist ein fahrzeugunabhängiges autonomes Fahrsystem, das KI-gestützte Software mit modularer Hardware kombiniert. Heute ist das Unternehmen im Fernverkehr, im industriellen Transportwesen und im Verteidigungssektor tätig. Im Jahr 2024 startete Kodiak den kommerziellen Driver-as-a-Service-Betrieb ohne Fahrer in der Kabine und plant, bis Ende 2026 einen fahrerlosen Fernverkehrsdienst zwischen Dallas und Houston einzuführen.
Kodiak arbeitet mit vielen der größten Namen im Frachtverkehr zusammen, darunter Bosch für die skalierte Hardwareproduktion, AWS sowie führende Kunden wie Atlas Energy Solutions, IKEA, Bridgestone, Werner Enterprises, C.R. England, Roehl Transport und General Dynamics Land Systems.
Kodiak sucht Staff Machine Learning Engineers mit Schwerpunkt auf Modell-Deployment, um die Intelligenz hinter dem Kodiak Driver weiterzuentwickeln. Unsere ML-Teams arbeiten bereichsübergreifend an Wahrnehmung, Vorhersage, Planung und KI-Infrastruktur, um reale Fahrdaten in Modelle zu verwandeln, die sicheres und skalierbares autonomes Fahren von Lkw ermöglichen.
In dieser Rolle entwerfen und implementieren Sie machine learning-Systeme, die die Fähigkeit unserer Fahrzeuge verbessern, die Umgebung zu verstehen, das Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer vorherzusagen und sichere Fahrentscheidungen zu treffen. Sie arbeiten eng mit den Teams für Robotik, Autonomie und Infrastruktur zusammen, um die Leistung unseres Autonomie-Stacks mithilfe umfangreicher Daten aus unserer wachsenden Flotte kontinuierlich zu optimieren.
Dies ist eine Chance mit hoher Wirkung, an modernsten KI-Systemen zu arbeiten, die in der realen Welt eingesetzt werden, wo jeder gefahrene Kilometer unsere Modelle verbessert und das autonome Fahren von Lkw der weltweiten Einführung einen Schritt näher bringt.
In dieser Rolle werden Sie
- Bei der Entwicklung und dem Training von Onboard-machine learning-Modellen mitwirken, mit Fokus auf deren Deployment, um die Leistung/Latenz des Kodiak Autonomie-Stacks zu verbessern; dies umfasst Quantisierung, Pruning, Konvertierung in ONNX/TensorRT, benutzerdefinierte GPU-Kernel und Profiling.
- Dabei helfen, die Parität zwischen Onboard- und Offboard-Modellen durch Validierung auf HIL zu identifizieren und zu erreichen.
- Mit funktionsübergreifenden Teams, einschließlich Wahrnehmung, Planung, Simulation und Autonomie-Infrastruktur, zusammenarbeiten, um ML-Modelle in Produktionssysteme zu integrieren.
- Reale Fahrprotokolle analysieren, um Edge Cases zu identifizieren und die Robustheit sowie Sicherheit der Modelle zu verbessern.
- Profiling-Tools nutzen, um zusätzlich die Trainingszeit von Modellen durch Identifizierung und Beseitigung von Engpässen zu verkürzen.
- Zur Entwicklung einer skalierbaren KI-Infrastruktur beitragen, die kontinuierliches Lernen und Deployment in der gesamten Flotte von Kodiak unterstützt.
Mindestanforderungen
Das bringen Sie mit
- MS- oder PhD-Abschluss in Informatik, Robotik, Machine Learning oder einem verwandten technischen Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung.
- 6+ Jahre Erfahrung im Deployment von machine learning- oder deep learning-Systemen in Produktionsumgebungen.
- Fundierte Kenntnisse in Python, C++ und modernen ML-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow.
- Erfahrung in der Arbeit mit groß angelegten verteilten Trainingssystemen.
- Fundiertes Verständnis von Optimierung und den Grundlagen von machine learning.
- Starke Grundlagen in der Softwareentwicklung, einschließlich Testen, Debugging und Systemdesign.
- Fähigkeit, teamübergreifend zusammenzuarbeiten, um komplexe Herausforderungen in den Bereichen Autonomie und Robotik zu lösen.
Was wir bieten
- Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket inklusive Anteilen und jährlichen Boni
- Hervorragende Kranken-, Zahn- und Augenversicherungspläne über Kaiser Permanente, Cigna und MetLife (einschließlich eines medizinischen Plans mit Leistungen bei Unfruchtbarkeit)
- MetLife Rechtsberatung, Identitäts- & Betrugsschutz, Krankenhaus-Tagegeldversicherung, Unfallversicherung & Versicherung bei schweren Krankheiten
- Flexible PTO, 10 bezahlte Feiertage und großzügige Richtlinien für Elternzeit
- Unser Büro befindet sich in zentraler Lage in Mountain View, CA
- Büro-Extras: hundefreundlich, kostenloses Catering zum Mittagessen, eine voll ausgestattete Küche und kostenloses Laden von Elektrofahrzeugen
- Langzeit-Berufsunfähigkeitsversicherung, Kurzzeit-Berufsunfähigkeitsversicherung, Lebensversicherung
- Wellbeing-Leistungen - Headspace über Cigna, Calm über Kaiser, One Medical, Gympass, Spring Health über Cigna, Rula (Navigation für psychische Gesundheit)
- Fidelity 401(k)
- Pendlerzuschuss, FSA, Dependent Care FSA, HSA
- Verschiedene Anreizprogramme (Empfehlungsboni, Patentboni usw.)
Die unten aufgeführte Gehaltsspanne spiegelt das Grundgehalt an unserem Standort SF/Silicon Valley über mehrere interne Stufen hinweg wider. Das tatsächliche Einstiegsgehalt basiert auf berufsbezogenen Faktoren, einschließlich: Arbeitsort, Erfahrung, relevante Ausbildung, Qualifikation, Kompetenzniveau und Leistung während des Vorstellungsgesprächs. Die Gesamtvergütung bei Kodiak umfasst Grundgehalt, Anteile, Bonus und ein wettbewerbsfähiges Leistungspaket.
Gehaltsspanne in Kalifornien $200,000—$265,000 USD
Bei Kodiak streben wir danach, eine vielfältige Gemeinschaft aufzubauen, die an unseren gemeinsamen Unternehmenszielen in einem sicheren und kollaborativen Umfeld arbeitet, in dem Belästigung jeglicher Art strengstens untersagt ist. Kodiak verpflichtet sich zur Chancengleichheit bei der Beschäftigung, unabhängig von Rasse, ethnischer Herkunft, Religion, Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung, Alter, Behinderung, Veteranenstatus oder einer anderen durch geltendes Recht geschützten Grundlage.
Im Einklang mit seinen Geschäftstätigkeiten hält sich Kodiak an alle relevanten Gesetze, Vorschriften und administrativen Voraussetzungen. Dementsprechend können Rollen mit sensibleren Anforderungen auf Kandidaten beschränkt sein, die zusätzliche Prüfungen erfüllen können; die Eignung für solche Positionen kann von der Überprüfung des Wohnsitzes, des Status als U.S. Person und/oder des Staatsbürgerschaftsstatus des Kandidaten abhängen. Sollte die Position dies erfordern und Kodiak feststellen, dass der Wohnsitz, der Status als U.S. Person und/oder der Staatsbürgerschaftsstatus eines Kandidaten eine Exportlizenz erfordern, den Kandidaten von der Position ausschließen oder anderweitig unter nationale sicherheitsrelevante Beschränkungen fallen, wird Kodiak den Kandidaten für alternative Positionen in Betracht ziehen, die von solchen Beschränkungen nicht betroffen sind, zu Bedingungen, die im alleinigen Ermessen von Kodiak festgelegt werden, oder sich alternativ dazu entscheiden, die Bewerbung des Kandidaten nicht weiter zu verfolgen. Falls zutreffend, kann Kodiak für berechtigte Kandidaten ein Visum-Sponsoring anbieten.
Wir nutzen ein KI-Tool eines Drittanbieters (Endorsed), um bei der ersten Prüfung von Bewerbungen zu unterstützen. Als Teil des Bewertungsprozesses stellen wir Endorsed die Stellenanforderungen und die von den Kandidaten eingereichten Bewerbungen zur Verfügung. Endgültige Einstellungsentscheidungen werden von unserem menschlichen Rekrutierungsteam getroffen, und kein automatisiertes System trifft die endgültige Entscheidung bezüglich der Einstellung. Bestimmte Funktionen der Plattform könnten sie als Automated Employment Decision Tool (AEDT) gemäß geltenden Vorschriften qualifizieren. Wir haben am 1. Januar 2026 mit der Nutzung von Endorsed begonnen. Sie können den unabhängigen Bias-Audit-Bericht über unsere Nutzung von Endorsed hier einsehen. Mit dem Einreichen Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Ihre Bewerbung im Rahmen des Screening- und Auswahlprozesses von KI-Systemen verarbeitet werden kann. Wenn Sie Fragen haben oder eine separate Überprüfung Ihrer Bewerbung anfordern möchten, kontaktieren Sie bitte careers@kodiak.ai [careers@kodiak.ai] mit dem Betreff "Separate Review Request" in der E-Mail.
