Gatik AI

19 oct 2026

Ingeniero/a Senior de Infraestructura de IA

Estados Unidos

Santa Clara, California, United States

PythonDockerKubernetesRustGoTerraform

Traducción automática. Consulta el original.

QUIÉNES SOMOS

Gatik, líder en logística autónoma de media milla, está revolucionando la cadena de suministro B2B con su solución de transporte autónomo como servicio (ATaaS), priorizando entregas seguras y consistentes mientras optimiza el movimiento de carga al reducir la congestión. La empresa se centra en la logística B2B de corta distancia para minoristas de Fortune 500 y en 2021 lanzó el primer servicio de transporte comercial totalmente sin conductor del mundo con Walmart. Los camiones autónomos de Clase 3-7 de Gatik están desplegados comercialmente en mercados clave, incluidos Texas, Arkansas y Ontario, Canadá, impulsando la innovación en el transporte de carga.

La tecnología autónoma de Nivel 4 patentada por la empresa, Gatik Carrier™, está diseñada a medida para transportar carga de forma segura y eficiente entre puntos de recogida y entrega en la media milla. Con capacidades robustas tanto en entornos urbanos como en autopistas, Gatik Carrier™ sirve como una solución integral que integra software y hardware avanzados para potenciar la flota, facilitando una integración sin esfuerzo en las operaciones logísticas de los clientes.

SOBRE EL PUESTO

Buscamos un/a Ingeniero/a Senior de Infraestructura de IA para diseñar, construir y escalar la plataforma de IA de alto rendimiento que impulsa nuestros modelos de conducción autónoma. Mientras los investigadores se centran en desarrollar la percepción, la planificación y los modelos del mundo, usted será responsable de la infraestructura subyacente que permite el entrenamiento distribuido, el seguimiento de experimentos y el despliegue fluido de modelos. Usted servirá de puente entre la investigación y la producción, asegurando que nuestra pila de IA sea escalable, resiliente y altamente eficiente.

Este puesto requiere presencia física 5 días a la semana en nuestra oficina de Santa Clara, CA.

QUÉ HARÁS *

Soporte para Entrenamiento Distribuido y Sistemas de ML *

Escalar cargas de trabajo de investigación: Permitir a los investigadores escalar modelos complejos (VLA, modelos del mundo) en configuraciones de múltiples nodos utilizando PyTorch Distributed y Ray Train.

Optimización del rendimiento: Arquitectar y optimizar configuraciones multi-GPU, asegurando técnicas eficientes de paralelismo de modelos y paralelismo de datos en clústeres de H100/A100.

Ajuste de redes y hardware: Optimizar la comunicación de bajo nivel (por ejemplo, ajuste de NCCL, InfiniBand o RoCE v2) para minimizar la latencia en 3D Gaussian Splatting (3DGS) y entrenamiento a gran escala.

Programación inteligente de recursos: Optimizar la utilización del hardware y la rentabilidad mediante la programación de GPU nativa de Kubernetes (NVIDIA GPU Operator, KubeFlow).

Ingeniería de rendimiento de inferencia: Desplegar y escalar artefactos de modelos optimizados utilizando TensorRT, ONNX Runtime y Triton Inference Server, ajustando las tuberías tanto para procesamiento en tiempo real como por lotes.

Infraestructura Agéntica y Automatización *

Infraestructura de IA autorreparable: Arquitectar y desplegar Agentes de IA Autónomos (LangGraph, CrewAI o AutoGen) para monitorear la salud del clúster de GPU, permitiendo el triaje automatizado en tiempo real de fallos de hardware y tiempos de espera de NCCL.

DevOps y CI/CD agénticos: Desarrollar automatización impulsada por agentes, como revisores de PR agénticos para código de infraestructura y agentes de IA que sugieran proactivamente optimizaciones de recursos de Kubernetes específicas para cada modelo.

Curación de datos agéntica: Apoyar a los investigadores en la construcción de "Máquinas de Datos" donde los agentes de IA curan, etiquetan y verifican autónomamente casos extremos de alta prioridad a partir de datos sin procesar.

Gestión de Modelos y Ciclo de Vida (MLOps) *

Gestión automatizada del ciclo de vida: Diseñar y mantener infraestructura de ML aprovechando MLFlow, Argo Workflows y Kubernetes para automatizar el ciclo de vida completo del modelo.

Seguimiento de experimentos y modelos: Integrar almacenes de características y sistemas de seguimiento de experimentos para proporcionar un sistema de registro robusto para cada iteración de modelo.

Estrategias de despliegue: Implementar mecanismos de servicio robustos, incluyendo pruebas A/B, despliegues en sombra y mecanismos de reversión.

Fundamentos nativos de la nube e integración de datos *

Infraestructura como código: Impulsar la filosofía de "Todo como código" utilizando Terraform y Helm.

Tuberías de datos: Colaborar con equipos de datos para escalar tuberías ETL utilizando Apache Airflow, Kafka y Spark para la gestión de conjuntos de datos a gran escala.

Fábricas de datos integradas: Colaborar con equipos de ingeniería de datos para escalar tuberías ETL de alto ancho de banda utilizando Apache Airflow, Kafka y Spark, asegurando un flujo de datos fluido desde registros de sensores sin procesar hasta almacenamiento optimizado en S3, GCS o Delta Lake.

Monitoreo y Observabilidad *

Métricas del sistema: Definir y realizar un seguimiento de las métricas clave del sistema de ML, incluyendo convergencia de entrenamiento, latencia, rendimiento y detección de deriva.

Salud de la infraestructura: Mantener una visibilidad profunda de la salud de la plataforma utilizando Prometheus, Grafana, OpenTelemetry y ELK Stack.

Observabilidad de pila profunda: Desarrollar un monitoreo integral utilizando Prometheus, Grafana y OpenTelemetry para rastrear la salud de la infraestructura de bajo nivel junto con métricas de ML de alto nivel como la convergencia de entrenamiento y el rendimiento.

Métricas específicas de IA y deriva: Definir y monitorear KPIs críticos del sistema de ML, incluyendo latencia del modelo, rendimiento de inferencia y detección de deriva de características.

LO QUE BUSCAMOS *

Experiencia: 5+ años en infraestructura de ML, MLOps o DevOps apoyando entornos de computación de alta escala.

Experiencia en ML: Comprensión profunda de estrategias de entrenamiento multi-GPU (FSDP, DeepSpeed, Ray Train) y redes de alto rendimiento (NCCL, InfiniBand).

Automatización de infraestructura: Dominio de Kubernetes, Terraform y Helm, con un enfoque en la orquestación nativa de GPU.

Marcos de trabajo de agentes de IA: Experiencia demostrada en la construcción o soporte de flujos de trabajo agénticos para automatización de infraestructura o datos (por ejemplo, utilizando LLMs para impulsar tareas de DevOps).

Dominio de plataforma: Experiencia en MLFlow, Argo Workflows y Kubernetes.

Contenerización: Sólida experiencia con Docker, Kubernetes y Helm.

Datos y CI/CD: Competencia en Apache Airflow, Kafka, Spark y automatización GitOps.

Habilidades principales: Competencia en Python y Bash; experiencia con Go o Rust es un plus.

CALIFICACIONES ADICIONALES *

Protocolos de IA avanzados: Familiaridad con el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para estandarizar cómo los agentes de IA interactúan con bases de datos internas y APIs de orquestación.

IA híbrida y física: Experiencia en gestión de clústeres de GPU híbridos en la nube y locales para cargas de trabajo de IA física (por ejemplo, 3DGS, modelos del mundo).

Observabilidad agéntica: Experiencia utilizando LLMs para monitoreo semántico y análisis de registros para detectar fallos complejos en sistemas distribuidos que las alertas tradicionales basadas en umbrales pasan por alto.

NOTICIAS DESTACADAS *

Rangos salariales - $180,000 - $240,000

Bloomberg: La empresa de transporte autónomo Gatik firma contratos por valor de $600 millones bloomberg.com/news/articles/2026-01-27/autonomous-trucking-firm-gatik-inks-contracts-worth-600-million

Forbes: Cientos de camiones de reparto robotizados de Gatik se dirigen a las carreteras de EE. UU. forbes.com/sites/alanohnsman/2026/01/28/hundreds-of-gatik-robot-delivery-trucks-headed-for-us-roads/?utm_campaign=ForbesMainLI&utm_source=ForbesMainLinkedIn&utm_medium=social

Forbes: Gatik y Loblaw anuncian el mayor despliegue comercial de camiones AV forbes.com/sites/richardbishop1/2025/09/23/gatik-and-loblaw-announce-largest-commercial-deployment-of-av-trucks/

Forbes: Olvídate de los robotaxis. La startup Gatik ve las entregas de media milla como el camino hacia AVs rentables forbes.com/sites/alanohnsman/2023/09/05/forget-robotaxis-upstart-gatik-sees-middle-mile-deliveries-as-the-path-to-profitable-avs/?sh=52b7a7866e61

Tech Brew: Un ejecutivo de Gatik AI analiza las regulaciones que podrían dar forma a la industria de AV emergingtechbrew.com/stories/2024/09/06/gatik-ai-richard-steiner-regulations-av-industry

Business Wire: Gatik allana el camino para operaciones seguras sin conductor (‘solo carga’) a escala con el primer marco de evaluación de seguridad de terceros de la industria 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

Auto Futures: El grupo de transporte autónomo Gatik asegura una inversión de NIPPON EXPRESS HOLDINGS autofutures.tv/news-features/autonomous-trucking-group-gatik-secures-investment-from-nippon-express-holdings/s/e125e5df-220b-42b6-b2df-754f54d602a9

Automotive News: Gatik prevé cientos de camiones autónomos en la carretera pronto, y eso es solo el comienzo autonews.com/mobility-report/gatik-prepares-launch-self-driving-trucks-scale

Forbes: Isuzu y Gatik Go a por todas para escalar los servicios de carga sin conductor forbes.com/sites/richardbishop1/2024/05/30/isuzu-and-gatik-go-all-in-to-scale-up-driverless-freight-services/

Bloomberg: La startup de vehículos autónomos despega eligiendo rutas más fáciles bloomberg.com/news/newsletters/2024-05-24/autonomous-vehicle-startup-takes-off-by-picking-off-easier-routes

Reuters: Los vehículos sin conductor en rutas limitadas avanzan a pesar del escrutinio de los robotaxis en EE. UU. reuters.com/technology/driverless-vehicles-limited-routes-bump-along-despite-us-robotaxi-scrutiny-2023-12-13/

Aviso de E-Verify: Al enviar su solicitud, usted reconoce que Gatik participa en el programa E-Verify del Departamento de Seguridad Nacional de los EE. UU.

MÁS SOBRE GATIK

Fundada en 2017 por expertos en tecnología de vehículos autónomos, Gatik ha expandido rápidamente su presencia a Mountain View, Dallas-Fort Worth, Arkansas y Toronto. Como la primera y única empresa en lograr entregas comerciales de media milla totalmente sin conductor, Gatik ocupa una posición única y defendible en la industria de AV, con una trayectoria clara hacia el crecimiento sostenible y la rentabilidad.

Hemos entregado tecnología AV completa y patentada (una integración de software y hardware) para permitir éxitos tempranos a nuestros clientes en autonomía limitada de Nivel 4. Al elegir la media milla, con entregas punto a punto definidas, hemos simplificado algunos de los desafíos de AV más complejos, permitiéndonos lograr la autonomía total antes que nuestros competidores. Dado el amplio conocimiento de los ODDs de ruta fija y bien definidos de Gatik y nuestra arquitectura híbrida, somos capaces de hiperoptimizar nuestros modelos con exponencialmente menos datos, establecer mecanismos de control para mantener la explicabilidad y garantizar la seguridad continua del sistema para operaciones sin tripulación.

Visítenos en Gatik gatik.ai/ para obtener más información sobre la empresa y en Carreras en Gatik gatik.ai/careers/ para ver más puestos vacantes.

CUIDANDO DE NUESTRO EQUIPO

En Gatik, conectamos a personas de extraordinario talento y experiencia con la oportunidad de crear una cadena de suministro más resiliente y contribuir a la sostenibilidad de nuestro entorno. Somos diversos en nuestros antecedentes y perspectivas, pero estamos unidos por una visión audaz y un compromiso compartido con nuestros valores. Nuestra cultura enfatiza la importancia de la colaboración, el respeto y la agilidad.

En Gatik nos esforzamos por crear un entorno diverso e inclusivo donde todos sientan que tienen oportunidades para tener éxito y crecer, porque sabemos que juntos podemos lograr grandes cosas. Estamos comprometidos con un equipo inclusivo y diverso. No discriminamos por motivos de raza, color, etnia, ascendencia, origen nacional, religión, sexo, género, identidad de género, expresión de género, orientación sexual, edad, discapacidad, estatus de veterano, información genética, estado civil o cualquier estatus legalmente protegido.

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