Plumerai

Senior Deep Learning Research Engineer

PythonGCPKubernetes
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Rollenbeschreibung

Bei Plumerai machen wir es Entwicklern einfach und erschwinglich, hochpräzise KI zu ihren Kamerageräten hinzuzufügen, damit sie erstaunliche neue Produkte entwickeln können. Große Marken setzen unsere fortschrittlichen Computer-Vision-Modelle auf Millionen von Smart-Home-Kameras im Feld ein, und wir expandieren schnell in andere Sektoren wie kommerzielle Sicherheit, Altenpflege und Einzelhandel. Wir kombinieren unsere Tiny AI-Software für On-Device mit unseren Cloud-basierten Vision Language Models, um unseren Kunden leistungsstarke KI-Funktionen anzubieten, darunter Personenerkennung, Videosuche, vertraute Gesichtserkennung, KI-Bildunterschriften und mehr. Wir priorisieren die Inferenz auf dem Gerät, um stromsparende, hocheffiziente und private KI-Produkte zu ermöglichen. Plumerai ist führend in Sachen Genauigkeit, selbst im Vergleich zu großen Anbietern wie Google Nest.

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  1. ▶️ Leben bei Plumerai
  1. ▶️ Was wir entwickeln

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  1. 👉 Lesen Sie mehr: TechCrunch, Ankündigung der Series A-Finanzierung

Rollenbeschreibung

Wir suchen einen Senior Deep Learning Research Engineer, der uns bei der Entwicklung von hochmodernen KI-Produkten unterstützen kann. Dies kann alles umfassen, von der Verbesserung unserer Trainingsalgorithmen, dem Training und der Integration multimodaler LLMs, dem Aufbau unserer Datenpipeline, dem Design neuer Modellarchitekturen bis hin zur Anwendung bewährter ML-Ansätze und der Entwicklung cleverer Algorithmen. Sie werden uns helfen, neue KI-Funktionen zu entwickeln, die auf Millionen von Kamera-Geräten im Feld ausgeliefert werden. Gemeinsam entwickeln wir die fortschrittlichste KI für eingebettete Geräte.

Wir sind ein kleines, leistungsstarkes Team mit Sitz in London und Amsterdam und planen, im nächsten Jahr unsere Größe zu verdoppeln. Nach unserer kürzlich abgeschlossenen Series A-Finanzierungsrunde über 8.7 Mio. USD, unterstützt von Weltklasse-Investoren wie Tony Fadell, Hermann Hauser und Zoubin Ghahramani, verfügen wir über mehrere Jahre Runway und ein schnell wachsendes wiederkehrendes Einkommen.

Wir befinden uns in einer Phase signifikanten Wachstums und erweitern unser Engineering-Team auf verschiedenen Ebenen und Spezialisierungen. Dies ist eine von mehreren Einstellungen, die wir im Zuge der Skalierung des Unternehmens vornehmen.

Was Sie tun werden

Wir kombinieren unsere Tiny AI mit multimodalen LLMs, um unsere fortschrittlichen KI-Funktionen für unsere Kunden zu ermöglichen. Sie werden multimodale LLMs nutzen und verbessern, um neue Funktionalitäten für unsere Kunden zu erzielen und deren Einsätze (Cloud und Edge) zu optimieren.

Einige unserer deep learning-Modelle sind wirklich winzig – der Speicherbedarf unseres kleinsten Computer-Vision-Modells beträgt nur 1 MB. Sie werden genauere Modelle trainieren und entwerfen und gleichzeitig neue und komplexere KI-Anwendungen auf kostengünstiger und stromsparender Hardware ermöglichen.

Sie werden unsere Datenpipeline, Modellarchitekturen und Trainingssoftware verbessern. Manchmal gibt es relevante Literatur, aber für die Probleme, an denen wir arbeiten, sind oft neuartige Ansätze und clevere Hacks erforderlich.

Sie werden unseren Kubernetes Cluster nutzen, um PyTorch und TensorFlow Trainingsjobs bereitzustellen, Snowflake und Dataflow zum Erstellen von Datensätzen, Tools wie Streamlit zum Prototyping neuer Demos (probieren Sie eine unserer Live-Demos hier aus) und viele GPUs auf GCP für das Training neuer Modelle und die automatische Kennzeichnung von Daten.

Mindestanforderungen

Was Sie mitbringen

  1. +5 Jahre professionelle Software-Engineering-Erfahrung mit fundierten Kenntnissen in Python.
  1. Vertrautheit mit Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, Keras oder JAX.
  1. Umfangreiche Erfahrung mit Computer Vision und multimodalen LLMs.
  1. Trainierte neuronale Netze, die in die Produktion überführt wurden.

Wir berücksichtigen nur Bewerber, die sich derzeit in London oder Amsterdam aufhalten oder bereit sind, dorthin umzuziehen. Wir haben flexible Arbeitszeiten und arbeiten mindestens an 2 festen Tagen pro Woche gemeinsam in unseren Büros.

Von Vorteil

  1. Branchenerfahrung mit effizienten Inferenz-Deployments (Cloud oder Edge).
  1. Erfahrung mit Deep Reinforcement Learning.

Was wir bieten

  • Wettbewerbsfähiges Gehalt.
  • Großzügige Beteiligung am Unternehmen.
  • Umzugshilfe und Visabeschaffung werden angeboten.
  • Wählen Sie Ihren eigenen Laptop und Ihre Ausrüstung.
  • 25 Tage bezahlter Urlaub zusätzlich zu den gesetzlichen Feiertagen.
  • Möglichkeit zur Teilnahme an Top-Forschungskonferenzen wie NeurIPS, ICML und CVPR.

Prozess

  1. Talent Screen
  1. Technisches Gespräch I
  1. Technisches Gespräch II
  1. Teamübergreifendes und Geschäftsleitungs-Interview

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