Senior AI-Infrastruktur-Ingenieur (Zürich, 100%)

WIR SUCHEN EINEN AI-INFRASTRUKTUR-INGENIEUR   ⏰ Startdatum: ASAP 📍Zürich, Schweiz (vor Ort, Remote nicht möglich) 🦾 Vollzeit (100%) IHRE ROLLE Als AI-Infrastruktur-SWE bauen Sie die Systeme, die unsere Robotik-Lernprozesse unterstützen. Sie arbeiten von Tag eins an über Daten-Pipelines, interne Tooling und Modell-Deployments, während wir die Grundlagen unserer ML-Infrastruktur aufbauen.   Was Sie tun werden: - Bauen Sie eine gestufte Datenverarbeitungsplattform von der Rohdaten-Erfassung bis zur Generierung von versionierten Trainings-Datensätzen - Bauen und betreiben Sie die Trainings-Infrastruktur durch containerisierte Deployments und Cloud-GPU-Bereitstellung - Liefern Sie Modelle in die Produktion mit Cloud- und Edge-Inferenz und bauen Sie das Evaluierungs-Gestell, um sichere Deployments zu gewährleisten - Erstellen und warten Sie interne Datenqualitäts- und Inspektionstooling   Was Sie mitbringen sollten: - 5+ Jahre Erfahrung in einer professionellen SWE-Umgebung beim Bau von Produktions-Software mit einem deutlichen Fokus auf Daten-Plattformen oder ML-Infrastruktur - Gute Python-Kenntnisse und komfortabel in einer typisierten Sprache (Rust, Go, C++, ...) - Erfahrung in Daten-Pipelines und Speicherung: gestufte Architektur, Workflow-Orchestrierung, Backfills und Schema-Evolution - Cloud-Trainings-Erfahrung: Sie haben GPU-Instanzen bereitgestellt und in einem reproduzierbaren Setup trainiert, von containerisierten Deployments bis zu einem Modell-Register - Praktische ML-Erfahrung: Sie haben Modelle trainiert und verstehen Dataloader-Durchsatz, GPU-Auslastung und können langsame oder gestoppte Trainingsläufe debuggen - Starke SWE-Grundlagen: Sie arbeiten mit IaC und Code-Reviews, schlagen architektonische Änderungen und Refactors vor und bauen interne Tooling und Automation Diese Fähigkeiten sind ein Plus: - Edge-Inferenz-Deployment (Jetson oder ähnlich) mit TensorRT, ONNX, Quantisierung - Multimodale und Zeitreihen-Daten: Video-Pipelines, Sensor-Logs, MCAP, Zeit-Anpassung über Quellen - Verteiltes Training und Trainingsleistungs-Optimierung - GPU-Cluster-Management und Job-Orchestrierung - Rust in der Produktion Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie nicht alle Anforderungen erfüllen. Wir schätzen Menschen, die schnell lernen und sich um den Bau von großartigen Produkten kümmern. Probieren Sie es einfach aus und bewerben Sie sich.