W skrócie
- Zadania: Optymalizuj autonomiczne maszyny w rzeczywistych warunkach, analizując dane i poprawiając wydajność.
- Firma: AIM - innowacyjna firma zajmująca się autonomicznymi maszynami.
- Benefity: Wysokie wynagrodzenie, ubezpieczenia zdrowotne, możliwość podróży i szybki rozwój kariery.
- Pozostałe informacje: Możliwość podróży do unikalnych miejsc na całym świecie.
- Dlaczego ta praca: Rozwiązuj realne problemy i wpływaj na przyszłość technologii autonomicznych.
- Kwalifikacje: Wykształcenie inżynieryjne oraz doświadczenie w inżynierii systemów lub automatyzacji.
Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 135000 - 165000 zł za rok.
AIM builds autonomiczne maszyny, które muszą ciągle się poprawiać w trakcie pracy w rzeczywistym świecie. Wydajność nie jest teoretyczna - jest mierzona w zakresie produktywności, efektywności i przewidywalności na rzeczywistych placach budowy. Inżynierowie Optymalizacji w Terenu koncentrują się na poprawie autonomii w rzeczywistych zadaniach, zamykając pętlę między zachowaniem w terenie a AI, planowaniem i systemami sterowania.
O Tobie
- Jesteś analityczny, ciekawy i głęboko zainteresowany tym, jak autonomiczne systemy zachowują się w rzeczywistych warunkach.
- Lubisz pracować z operatorami, danymi i modelami, aby poprawić wydajność w czasie.
- Jesteś równie komfortowy w analizowaniu metryk wydajności autonomii i rozkładów błędów, obserwowaniu operatorów i rozumieniu przepływów pracy na poziomie zadań, diagnozowaniu, dlaczego zachowanie działa w teorii, ale zawodzi w praktyce, tłumaczeniu obserwacji z terenu na ulepszenia modeli i planowania oraz walidacji zmian poprzez testy w rzeczywistych warunkach.
Wspólnie poprawimy wydajność zadań w zakresie ładowania, wykopów i innych, zidentyfikujemy sygnały, które sprawiają, że autonomia jest bardziej odporna i adaptacyjna, zwalidujemy uczenie się i ulepszenia modeli w rzeczywistym świecie oraz przekażemy wysokiej jakości spostrzeżenia z powrotem do zespołów AI i planowania.
Obowiązki
- Optymalizacja zadań i wydajność: Dostosowanie zachowań autonomii do konkretnych zadań i środowisk. Analiza metryk wydajności, trybów awarii i przypadków brzegowych.
- Odkrywanie sygnałów i informacja zwrotna AI: Identyfikacja wzorców w zachowaniu autonomii i awariach. Tłumaczenie spostrzeżeń z terenu na działania dla zespołów AI i planowania.
- Testowanie i walidacja: Projektowanie i realizacja planów testowych na miejscu (funkcjonalnych, wydajnościowych, środowiskowych, regresyjnych) dla zachowań autonomicznych, systemów bezpieczeństwa, reakcji kontrolnych i niezawodności telemetrycznej.
- Integracja produktu i inżynieria dostosowana: Pisanie kodu produkcyjnego w razie potrzeby - skrypty, integracje, dostosowane przepływy pracy lub szybkie poprawki, aby odblokować wdrożenia.
Wymagania
- Wykształcenie wyższe w dziedzinie inżynierii (mechanicznej, elektrycznej, komputerowej, robotyki, systemów) lub równoważne doświadczenie praktyczne.
- 5+ lat doświadczenia w jednej lub więcej dziedzinach: inżynieria terenowa, inżynieria systemów, SDE/SDE-T, wdrażanie robotyki, automatyzacja przemysłowa, inżynieria testów/walidacji.
- Praktyczne doświadczenie w debugowaniu złożonych systemów sprzętowo-programowych w rzeczywistych warunkach.
- Silne umiejętności skryptowe (Python, Bash, JavaScript lub równoważne) oraz komfort w pisaniu skryptów lub małych funkcji o jakości produkcyjnej.
Dlaczego AIM? Dołączając do AIM, rozwiążesz ogromny zestaw problemów rzeczywistych, które wymagają skalowalnego przemieszczania ziemi, osiągniesz to poprzez wdrażanie i rozwijanie nowoczesnej technologii oraz będziesz miał możliwość szybkiego rozwoju i dużego wpływu na kierunek firmy.
Field Optimization in Katowice – pracodawca: AIM
AIM to doskonały pracodawca, który oferuje wyjątkowe możliwości rozwoju zawodowego w dynamicznym środowisku pracy. Pracownicy mogą liczyć na wsparcie w zakresie zdrowia i dobrostanu, a także na możliwość podróżowania do unikalnych lokalizacji na całym świecie, co czyni tę rolę jeszcze bardziej ekscytującą. W AIM cenimy współpracę i innowacyjność, co pozwala naszym inżynierom na realny wpływ na rozwój autonomicznych systemów w terenie.
