Vereinigte Staaten
Startekk Inc
Gatik AI
Senior AI Infrastructure Engineer
Vereinigte Staaten
Santa Clara, California, Vereinigte Staaten
PythonDockerKubernetesRustGoTerraform
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WER WIR SIND
Gatik, der führende Anbieter für autonome Middle-Mile-Logistik, revolutioniert die B2B-Lieferkette mit seiner ATaaS-Lösung (Autonomous Transportation-as-a-Service). Dabei liegt der Fokus auf sicheren, konsistenten Lieferungen sowie der Optimierung des Güterverkehrs durch die Reduzierung von Verkehrsaufkommen. Das Unternehmen konzentriert sich auf B2B-Logistik für Fortune 500-Einzelhändler und hat im Jahr 2021 gemeinsam mit Walmart den weltweit ersten vollständig fahrerlosen kommerziellen Transportdienst eingeführt. Die autonomen Lkw der Klasse 3-7 von Gatik sind in wichtigen Märkten, darunter Texas, Arkansas und Ontario, Kanada, kommerziell im Einsatz und treiben Innovationen im Gütertransport voran.
Die proprietäre Level 4-Autonomietechnologie von Gatik, Gatik Carrier™, ist speziell dafür entwickelt, Fracht sicher und effizient zwischen Abhol- und Abgabeorten auf der mittleren Meile zu transportieren. Mit robusten Fähigkeiten in Autobahn- und städtischen Umgebungen dient Gatik Carrier™ als umfassende Lösung, die fortschrittliche Software und Hardware integriert, um die Flotte anzutreiben und eine nahtlose Integration in die Logistikabläufe der Kunden zu ermöglichen.
ÜBER DIE ROLLE
Wir suchen einen Senior AI Infrastructure Engineer, der die leistungsstarke KI-Plattform entwirft, aufbaut und skaliert, die unsere autonomen Fahrermodelle antreibt. Während sich die Forscher auf die Entwicklung von Wahrnehmungs-, Planungs- und Weltmodellen konzentrieren, sind Sie für die zugrunde liegende Infrastruktur verantwortlich, die verteiltes Training, Experimentverfolgung und nahtlose Modellbereitstellung ermöglicht. Sie werden die Lücke zwischen Forschung und Produktion schließen und sicherstellen, dass unser KI-Stack skalierbar, ausfallsicher und hocheffizient ist.
MEHR ÜBER GATIK
Gegründet im Jahr 2017 von Experten für autonome Fahrzeugtechnologie, hat Gatik seine Präsenz schnell auf Mountain View, Dallas-Fort Worth, Arkansas und Toronto ausgedehnt. Als erstes und einziges Unternehmen, das vollständig fahrerlose kommerzielle Lieferungen auf der mittleren Meile realisiert hat, nimmt Gatik eine einzigartige und schützenswerte Position in der AV-Branche ein, mit einer klaren Ausrichtung auf nachhaltiges Wachstum und Rentabilität.
Wir haben eine vollständige, proprietäre AV-Technologie – eine Integration von Software und Hardware – bereitgestellt, um unseren Kunden frühere Erfolge in der eingeschränkten Level 4-Autonomie zu ermöglichen. Indem wir uns für die mittlere Meile – mit definierten Punkt-zu-Punkt-Lieferungen – entschieden haben, haben wir einige der komplexeren AV-Herausforderungen vereinfacht, was es uns ermöglicht, die vollständige Autonomie vor den Wettbewerbern zu erreichen. Angesichts der umfassenden Kenntnisse der klar definierten, festen Routen-ODDs und der Hybridarchitektur von Gatik können wir unsere Modelle mit exponentiell weniger Daten hyperoptimieren, Gatekeeping-Mechanismen einrichten, um die Erklärbarkeit zu gewährleisten, und die kontinuierliche Sicherheit des Systems für unbemannte Operationen sicherstellen.
Besuchen Sie uns unter Gatik gatik.ai/ für weitere Unternehmensinformationen und Karrieren bei Gatik gatik.ai/careers/ für weitere offene Stellen.
BEMERKENSWERTE NACHRICHTEN
Diese Rolle ist zu 5 Tagen pro Woche vor Ort in unserem Büro in Santa Clara, CA!
Gehaltsspannen - $180,000 - $240,000
- Bloomberg: Autonomous Trucking Firm Gatik Inks Contracts Worth $600 Million bloomberg.com/news/articles/2026-01-27/autonomous-trucking-firm-gatik-inks-contracts-worth-600-million
- Forbes: Hundreds’ Of Gatik Robot Delivery Trucks Headed For U.S. Roads 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 And Loblaw Announce Largest Commercial Deployment Of AV Trucks forbes.com/sites/richardbishop1/2025/09/23/gatik-and-loblaw-announce-largest-commercial-deployment-of-av-trucks/
- Forbes: Forget robotaxis. Upstart Gatik sees middle-mile deliveries as the path to profitable AVs 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: Gatik AI exec unpacks the regulations that could shape the AV industry emergingtechbrew.com/stories/2024/09/06/gatik-ai-richard-steiner-regulations-av-industry
- Business Wire: Gatik Paves the Way for Safe Driverless Operations (‘Freight-Only’) at Scale with Industry-First Third-Party Safety Assessment Framework 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: Autonomous Trucking Group Gatik Secures Investment From 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 foresees hundreds of self-driving trucks on road soon, and that's just the beginning autonews.com/mobility-report/gatik-prepares-launch-self-driving-trucks-scale
- Forbes: Isuzu And Gatik Go All In To Scale Up Driverless Freight Services forbes.com/sites/richardbishop1/2024/05/30/isuzu-and-gatik-go-all-in-to-scale-up-driverless-freight-services/
- Bloomberg: Autonomous Vehicle Startup Takes Off by Picking Off Easier Routes bloomberg.com/news/newsletters/2024-05-24/autonomous-vehicle-startup-takes-off-by-picking-off-easier-routes
- Reuters: Driverless vehicles on limited routes bump along despite US robotaxi scrutiny reuters.com/technology/driverless-vehicles-limited-routes-bump-along-despite-us-robotaxi-scrutiny-2023-12-13/
WAS SIE TUN WERDEN
- Verteiltes Training & ML-Systemunterstützung
- Skalierung von Forschungs-Workloads: Ermöglichen Sie Forschern, komplexe Modelle (VLA, Weltmodelle) über Multi-Node-Setups hinweg mit PyTorch Distributed und Ray Train zu skalieren.
- Leistungsoptimierung: Konzeption und Optimierung von Multi-GPU-Setups zur Gewährleistung effizienter Modell- und Datenparallelität über H100/A100-Cluster hinweg.
- Netzwerk- & Hardware-Tuning: Optimieren Sie die Low-Level-Kommunikation (z. B. NCCL-Tuning, InfiniBand oder RoCE v2), um die Latenz für 3D Gaussian Splatting (3DGS) und groß angelegtes Training zu minimieren.
- Intelligente Ressourcenplanung: Optimieren Sie die Hardwareauslastung und Kosteneffizienz durch Kubernetes-native GPU-Planung (NVIDIA GPU Operator, KubeFlow).
- Inferenzleistungs-Engineering: Stellen Sie optimierte Modellartefakte mit TensorRT, ONNX Runtime und Triton Inference Server bereit und skalieren Sie diese, wobei Sie Pipelines für Echtzeit- und Batchverarbeitung feinabstimmen.
Agentenbasierte Infrastruktur & Automatisierung
- Selbstheilende KI-Infrastruktur: Entwerfen und implementieren Sie autonome KI-Agenten (LangGraph, CrewAI oder AutoGen), um die GPU-Clustergesundheit zu überwachen, was eine automatisierte Echtzeit-Triage von Hardwarefehlern und NCCL-Timeouts ermöglicht.
- Agentenbasierte DevOps & CI/CD: Entwickeln Sie agentengesteuerte Automatisierung, wie z. B. Agenten-PR-Reviewer für Infrastrukturcode und KI-Agenten, die proaktiv modellspezifische Kubernetes-Ressourcenoptimierungen vorschlagen.
- Agentenbasierte Datenkuration: Unterstützen Sie Forscher beim Aufbau von „Datenmaschinen“, bei denen KI-Agenten autonom hochwertige Edge Cases aus Rohdaten kuratieren, kennzeichnen und verifizieren.
Modellmanagement & Lebenszyklus (MLOps)
- Automatisierte Lebenszyklusverwaltung: Entwerfen und pflegen Sie ML-Infrastrukturen, die MLFlow, Argo Workflows und Kubernetes nutzen, um den End-to-End-Modelllebenszyklus zu automatisieren.
- Experiment- & Modellverfolgung: Integrieren Sie Feature Stores und Experimentverfolgungssysteme, um ein robustes Aufzeichnungssystem für jede Modelliteration bereitzustellen.
- Bereitstellungsstrategien: Implementieren Sie robuste Serving-Mechanismen, einschließlich A/B-Tests, Shadow-Bereitstellungen und Rollback-Mechanismen.
Cloud-Native Grundlagen & Datenintegration
- Infrastructure as Code: Treiben Sie die „Everything as Code“-Philosophie mit Terraform und Helm voran.
- Datenpipelines: Arbeiten Sie mit Datenteams zusammen, um ETL-Pipelines mit Apache Airflow, Kafka und Spark für die Verwaltung großer Datensätze zu skalieren. ○
- Integrierte Datenfabriken: Arbeiten Sie mit Data-Engineering-Teams zusammen, um High-Bandwidth-ETL-Pipelines mit Apache Airflow, Kafka und Spark zu skalieren und einen nahtlosen Datenfluss von rohen Sensordaten zu optimierten Speichern in S3, GCS oder Delta Lake zu gewährleisten.
Monitoring & Observability
- Systemmetriken: Definieren und verfolgen Sie wichtige ML-Systemmetriken, einschließlich Trainingskonvergenz, Latenz, Durchsatz und Drift-Erkennung.
- Infrastrukturgesundheit: Behalten Sie eine tiefe Sichtbarkeit der Plattformgesundheit mit Prometheus, Grafana, OpenTelemetry und ELK Stack bei.
- Deep Stack Observability: Entwickeln Sie umfassendes Monitoring mit Prometheus, Grafana und OpenTelemetry, um die Low-Level-Infrastrukturgesundheit neben High-Level-ML-Metriken wie Trainingskonvergenz und Durchsatz zu verfolgen.
- KI-spezifische Metriken & Drift: Definieren und überwachen Sie kritische ML-System-KPIs, einschließlich Modelllatenz, Inferenzdurchsatz und Erkennung von Feature-Drift.
WAS WIR SUCHEN
- Erfahrung: 5+ Jahre in ML-Infrastruktur, MLOps oder DevOps, die Hochleistungs-Compute-Umgebungen unterstützen.
- ML-Expertise: Tiefes Verständnis von Multi-GPU-Trainingsstrategien (FSDP, DeepSpeed, Ray Train) und Hochleistungsnetzwerken (NCCL, InfiniBand).
- Infrastrukturautomatisierung: Beherrschung von Kubernetes, Terraform und Helm, mit Fokus auf GPU-native Orchestrierung.
- KI-Agenten-Frameworks: Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau oder der Unterstützung von agentenbasierten Workflows für Infrastruktur- oder Datenautomatisierung (z. B. unter Verwendung von LLMs, um DevOps-Aufgaben zu steuern).
- Plattform-Meisterschaft: Expertise in MLFlow, Argo Workflows und Kubernetes.
- Containerisierung: Starke Erfahrung mit Docker, Kubernetes und Helm.
- Daten & CI/CD: Kenntnisse in Apache Airflow, Kafka, Spark und GitOps-Automatisierung.
- Kernkompetenzen: Beherrschung von Python und Bash; Erfahrung mit Go oder Rust ist ein Plus.
BONUSPUNKTE
- Fortgeschrittene KI-Protokolle: Vertrautheit mit dem Model Context Protocol (MCP) zur Standardisierung der Interaktion von KI-Agenten mit internen Datenbanken und Orchestrierungs-APIs.
- Hybrid & Physische KI: Erfahrung im Management von Hybrid-Cloud- und On-Prem-GPU-Clustern für Physical AI-Workloads (z. B. 3DGS, Weltmodelle).
- Agentenbasierte Observability: Erfahrung mit der Nutzung von LLMs für semantisches Monitoring und Log-Analyse zur Erkennung komplexer verteilter Systemfehler, die herkömmliche schwellenwertbasierte Alarme übersehen.
FÜR UNSER TEAM SORGEN
Bei Gatik verbinden wir Menschen mit außergewöhnlichem Talent und Erfahrung mit der Möglichkeit, eine widerstandsfähigere Lieferkette zu schaffen und zur Nachhaltigkeit unserer Umwelt beizutragen. Wir sind vielfältig in unseren Hintergründen und Perspektiven und doch vereint durch eine kühne Vision und ein gemeinsames Engagement für unsere Werte. Unsere Kultur betont die Bedeutung von Zusammenarbeit, Respekt und Agilität.
Wir bei Gatik bemühen uns, ein vielfältiges und integratives Umfeld zu schaffen, in dem sich jeder Chancen zum Erfolg und Wachstum hat, weil wir wissen, dass wir gemeinsam Großes leisten können. Wir engagieren uns für ein integratives und vielfältiges Team. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Ethnie, Abstammung, nationaler Herkunft, Religion, Geschlecht, Geschlechtsidentität, geschlechtlichem Ausdruck, sexueller Orientierung, Alter, Behinderung, Veteranenstatus, genetischen Informationen, Familienstand oder einem gesetzlich geschützten Status.
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