Estados Unidos
B&A
Matter Inc
Engenheiro de Infraestrutura de IA
Estados Unidos
Menlo Park, California, United States
PythonKubernetesC++Rust
Tradução automática. Consulte o original.
SOBRE A MATTER
A Matter está construindo a stack de autonomia nativa em IA para a manufatura física nos Estados Unidos. Operamos nossas próprias fábricas, implementamos nosso próprio software e coletamos dados de cada etapa da produção — desde a entrada de CAD até os produtos acabados.
Nossa plataforma, MatterOS, é a camada de software unificada para operações fabris, orquestração de processos e implementação de autonomia. O pipeline de dados que a alimenta — desde a telemetria das máquinas no chão de fábrica até o treinamento de modelos na nuvem — é a infraestrutura que você irá construir e gerenciar.
A VAGA
Estamos contratando um Engenheiro de Infraestrutura de IA para projetar e operar os sistemas de dados e computação que impulsionam o MatterOS e nosso pipeline de treinamento Sim2Real. Você trabalhará com computação de borda (edge computing), infraestrutura de treinamento em nuvem e os pipelines de dados que tornam nossa estratégia de “Smart Data” uma realidade.
Sua função é garantir que cada ponto de dados — desde a leitura de um sensor de torque até um quadro de câmera — seja marcado com o ID da máquina, o estado do processo e o contexto de produção que o torna treinável.
POR QUE A MATTER
A maioria das vagas de infraestrutura de IA foca em manter sistemas existentes funcionando. Na Matter, você está construindo a infraestrutura do zero para uma categoria que ainda não existe totalmente: a manufatura física autônoma.
O QUE VOCÊ FARÁ •
- Projetar e manter o pipeline de dados de ponta a ponta (edge-to-cloud) com preservação do contexto semântico.
- Construir e gerenciar a infraestrutura de computação GPU para treinamento de modelos VLA, rastreamento de experimentos e fluxos de trabalho de treinamento distribuído.
- Implementar a camada de coleta de dados para captura de 100% a partir de células de montagem modulares, incluindo feeds de câmeras, fluxos de sensores, estado da máquina e metadados de processo.
- Desenvolver pipelines de engenharia de atributos (feature engineering) que transformam dados operacionais brutos em entradas de treinamento estruturadas para modelos de IA.
- Gerenciar a implementação de modelos em hardware de borda na fábrica: latência, versionamento, rollback e monitoramento em produção.
- Construir sistemas de observabilidade que detectem degradação de desempenho de modelos, desvio de dados (data drift) e anomalias em equipamentos em tempo real.
- Colaborar com pesquisadores de IA para traduzir requisitos de modelos em especificações de infraestrutura e vice-versa.
O QUE BUSCAMOS •
- 3+ anos de experiência em infraestrutura de ML, MLOps ou engenharia de dados em um ambiente de produção.
- Forte domínio de sistemas de dados distribuídos: Kafka, Flink ou equivalente; bancos de dados de séries temporais (InfluxDB, TimescaleDB ou similar).
- Experiência com gerenciamento de clusters GPU e treinamento distribuído (SLURM, Ray ou baseado em Kubernetes).
- Familiaridade com protocolos industriais: OPC UA, MQTT, Modbus (ou disposição para aprender rapidamente).
- Proficiência em Python; conforto com C++ ou Rust para componentes de borda críticos em termos de desempenho é um diferencial.
- Pensamento sistêmico: você entende que a qualidade dos dados, e não o volume, é o que faz a IA funcionar em ambientes físicos restritos.
DIFERENCIAIS •
- Experiência com NVIDIA Isaac Sim, ROS2 ou implementação de IA de borda (Jetson, FPGA ou similar).
- Experiência em IoT industrial ou sistemas de automação fabril.
- Familiaridade com frameworks de servir modelos (Triton, TorchServe ou ONNX Runtime).
Mais oportunidades com um só perfil
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