Auf einen Blick
Du wirst als Senior Data Platform Engineer die Datenfundation bauen, die den vollständigen Machine Learning Lifecycle für FieldAI's autonome Robotik-Systeme antreibt. Du designst die Architektur für großmaßstäbliche, multimodale Roboter-Datasets.
💰 $160.000–230.000/Jahr
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Vor Ort
🗺️ Americas
- 5+ Jahre Data Engineering oder Data Architecture Erfahrung
- Starke Python und SQL Fähigkeiten
- Production-Erfahrung mit Streaming Systems und Data Warehouses
- Tiefes Verständnis für Data Quality und Lineage Management
Data Architecture
✅ Geeignet für
- Senior Data Engineers mit Architektur-Fokus
- Data Architects, die ML-Datenprodukte bauen
- Kandidaten mit Erfahrung in großmaßstäblicher Multimodal Data
🚫 Weniger geeignet
- Junior oder Mid-Level Data Engineers
- Analytics-fokussierte ohne Systems-Design-Erfahrung
- Kandidaten ohne ML oder Deep Tech Background
💡 Gut zu wissen
- Dies ist eine Architecture Role mit großem technischem Scope
- Multimodale Roboter-Daten erfordern spezialisierte Ansätze
- Du wirst eng mit ML-Forschern und Robotik-Engineers zusammenarbeiten
Über das Unternehmen
FieldAI entwickelt feldgebrauchsfertige KI-Systeme für Robotik. Das Team in Irvine baut und testet Systeme mit echten Robotern, echten Sensoren und echten Feldanwendungen. Das Unternehmen baut die Datenfundation, die den vollständigen Machine Learning Lifecycle für autonome Robotik antreibt.
Deine Aufgaben
- Design und Aufbau von skalierbarer Datenarchitektur für große, multimodale Robotik und ML Datasets
- Aufbau von Abstraktionen und Services für Ingestion, Processing, Datasets, Metadata und Data Quality
- Entwicklung zuverlässiger Pipelines für Transformation von rohen Roboter-Daten zu versionierten, ML-ready Data Products
- Definition von Data Models, Schemas, Contracts und Lifecycle States
- Aufbau von Systemen für Provenance und Lineage Tracking über die gesamte Pipeline
- Entwicklung von automatisierter Validierung und Data Quality Frameworks
- Design für incremental Processing, Reprocessing und versioned Transformationen
- Verbesserung von Observability und Failure Diagnosis über komplexe Data Workflows
- Partnerschaft mit ML und Robotik Teams
Deine Voraussetzungen
- Master's oder Ph.D. in Computer Science oder verwandtes Fachgebiet, oder gleichwertige Erfahrung
- 5+ Jahre Erfahrung mit Data Engineering, Data Architecture oder Backend Systems
- Starke Fähigkeiten in Python und SQL
- Production-Erfahrung mit Streaming Systems, Data Warehouses und modernen Data Stacks
- Tiefes Verständnis für Data Quality, Lineage und Metadata Management
