The MITRE Corporation
Scout AI
AI Engineer
Die
Die Zukunft der Verteidigung wird von denen entschieden, die intelligente Maschinen im großen Maßstab einsetzen. Bei Scout AI entwickeln wir Fury, das erste robotische Foundation Model für die Verteidigung, um den US-Streitkräften überlegene, anpassungsfähige und autonome Macht in allen Bereichen zu verleihen. Fury ermöglicht es menschlichen Bedienern, Flotten von Robotern per natürlicher Sprache zu steuern, und befähigt diese Maschinen, gemeinsam als Einheit zu wahrzunehmen, zu entscheiden und zu handeln. Diese Mission wird alles von uns verlangen: Dringlichkeit, Präzision und unermüdliche Arbeit.
Rolle
Wir suchen einen AI Engineer, der das Fury Orchestration Team verstärkt und eine tiefe Leidenschaft für die Entwicklung und den Einsatz multimodaler Foundation Models mitbringt, die autonome Robotergruppen antreiben. Ihre Arbeit wird direkten Einfluss darauf haben, wie unser System über mehrere Roboter hinweg denkt, plant, sich erinnert und koordiniert, um langwierige Missionen zu erfüllen. Abhängig von Ihrem Hintergrund und Ihren Interessen werden Sie über den gesamten Stack hinweg beitragen: Modelltraining und -evaluierung, Reinforcement Learning, Evaluierung und Simulation, Reasoning- und Speicherarchitekturen, Multi-Agenten-Koordination und Optimierung der Edge-Inferenz. Erwarten Sie, Ideen schnell zu prototypisieren, rigorosen Evaluierungen zu unterziehen, Ideen bei der Einführung auf echten Roboter-Missionen zu testen und Neuland zu betreten, während wir das erste robotische Foundation Model für die Verteidigung schaffen.
Wir sind ein Startup. Sie werden schnell vorankommen, täglich den Kontext wechseln und uns helfen, Kultur und Prozesse zu definieren, während wir sie entwickeln. Sie werden erhebliche Verantwortung, Einfluss auf die technische Ausrichtung und die Möglichkeit haben, die Zukunft autonomer Verteidigungssysteme von Grund auf mitzugestalten.
Aufgaben
- Entwerfen, Trainieren und Evaluieren von multimodalen Foundation Models, die die Ausführung von Multi-Roboter-Missionen ermöglichen
- Treffen von Entscheidungen zur Modellentwicklung, einschließlich Modellarchitekturen, Datenmischungen, Curriculum-Design und Trainingsrezepten, die auf rigoroser Experimentation basieren
- Kuratieren und Generieren von groß angelegten Trainingsdatensätzen aus synthetischen und realen Datenquellen
- Entwickeln von Speicher-, Kommunikations-, Planungs- und Werkzeugnutzungsfähigkeiten für KI-Agenten, die in Robotergruppen operieren
- Besessenheit von der Evaluierung: Entwerfen von Benchmarks, Metriken und Testmethoden, die eine schnelle Iteration im Team ermöglichen
- Aufbauen und Verbessern von Simulationsumgebungen für die Generierung synthetischer Daten, Evaluierung und Reinforcement Learning
- Übersetzen von Grundlagenforschung in einsetzbare Echtzeit-Wahrnehmungs- und Entscheidungsfindungssysteme
- Zusammenarbeit mit Ingenieur-, Robotik- und Missionsteams zur Integration von KI-Systemen in Onboard-Autonomie-Stacks
- Durchführung von Feldversuchen und Missionsoperationen zur Validierung der Systemleistung unter realen Bedingungen
Qualifikationen
- 2+ Jahre praktische Erfahrung im Aufbau und Einsatz von KI-Modellen, davon 2+ Jahre mit multimodalen Modellen oder agentischen KI-Systemen
- Beherrschung von Python, PyTorch und moderner machine learning Infrastruktur
- Erfahrung im Training, Finetuning und der Evaluierung von groß angelegten deep learning Modellen unter Verwendung verteilter Recheninfrastrukturen
- Nachgewiesene Erfahrung in der Verbesserung der Modellleistung durch Datenkuratierung, Trainingsstrategie, Evaluierungsdesign und rigorose Experimentation
- Solides Verständnis moderner Modelltrainingstechniken, einschließlich SFT, DPO, RLVR
- Nachgewiesene Fähigkeit, Forschung in schnelllebigen Umgebungen vom Prototyp zum Produkt zu bringen
- Bachelor-, Master- oder Promotionsabschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik, Physik oder einem verwandten technischen Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung. Fortgeschrittene Forschung im Bereich KI, Robotik oder machine learning ist von Vorteil.
- Muss eine US-Person sein, da Zugang zu US-exportkontrollierten Informationen oder Einrichtungen erforderlich ist
- Leidenschaft für die Verteidigung der Vereinigten Staaten und ihrer Verbündeten
- Möglicherweise ist der Erwerb und Besitz einer US-Top-Secret-Sicherheitsfreigabe erforderlich
- Bonus: Erfahrung im Aufbau von Closed-Loop-Simulations-, Evaluierungs- oder Reinforcement-Learning-Umgebungen für agentische oder physische KI-Systeme
Warum zu Scout wechseln?
- Arbeiten Sie an der wichtigsten Grenze der Welt und sichern Sie die Dominanz der USA und ihrer Verbündeten im Zeitalter intelligenter Maschinen
- Seien Sie ein Kernbestandteil eines Teams, das das erste roboter-spezifische Foundation Model für die Verteidigung entwickelt
- Arbeiten Sie mit einigen der Top-Ingenieure in den Bereichen Autonomie, KI und nationale Sicherheit zusammen
- Sehen Sie Ihre Arbeit auf echten Systemen im Einsatz
- Helfen Sie mit, die Zukunft intelligenter Verteidigungssysteme zu gestalten
- Unterstützt von Draper Associates, Booz Allen Ventures und anderen Top-Investoren
Leistungen
- Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket inklusive Grundgehalt und Bonus
- Bedeutende Unternehmensanteile (Equity)
- Premium Kranken-, Zahn- und Sehkraftpläne mit $0 Beitrag pro Gehaltsscheck
- Wettbewerbsfähige PTO-Regelung und Feiertagskalender des Unternehmens
- Tägliches Mittagessen und voll ausgestattete Küche
- EV-Ladestationen
- Umzugshilfe (abhängig von der Rollenberechtigung)
Die unten angegebene Gehaltsspanne stellt nur das geschätzte Grundgehalt dar und berücksichtigt mehrere Vergütungsfaktoren. Das endgültige Gehalt kann je nach Faktoren wie relevanter Erfahrung oder Ausbildung, spezialisierten Fähigkeiten und Geschäftsanforderungen variieren. Die meisten Vollzeitstellen beinhalten außerdem äußerst wettbewerbsfähige Aktienoptionen, die Teil des Gesamtvergütungspakets von Scout AI sind. Darüber hinaus bietet Scout AI Vollzeitmitarbeitern umfassende, erstklassige Leistungen.
US-Gehaltsspanne $160,000—$400,000 USD
