Vereinigte Staaten
Startekk Inc
Gatik AI
Senior Cloud Infrastructure Engineer
Vereinigte Staaten
Santa Clara, California, Vereinigte Staaten
PythonKubernetesGoTerraform
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WER WIR SIND
Gatik, der führende Anbieter im Bereich der autonomen Middle-Mile-Logistik, revolutioniert die B2B-Lieferkette mit seiner Lösung für autonomes Transport-as-a-Service (ATaaS). Dabei stehen sichere und konsistente Lieferungen im Vordergrund, während gleichzeitig der Güterverkehr durch die Reduzierung von Verkehrsaufkommen effizienter gestaltet wird. Das Unternehmen konzentriert sich auf die 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 Abgabestellen auf der mittleren Meile zu transportieren. Mit robusten Fähigkeiten in städtischen und Autobahnumgebungen dient Gatik Carrier™ als umfassende Lösung, die fortschrittliche Software und Hardware integriert, um die Flotte anzutreiben und eine mühelose Integration in die Logistikabläufe der Kunden zu ermöglichen.
MEHR ÜBER GATIK
Gegründet 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 Entwicklung hin zu nachhaltigem Wachstum und Rentabilität.
Wir haben eine vollständige, proprietäre AV-Technologie – eine Integration von Software und Hardware – bereitgestellt, um frühere Erfolge für unsere Kunden bei eingeschränkter 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 des umfassenden Wissens über Gatiks klar definierte, feste Routen-ODDs und die Hybridarchitektur können wir unsere Modelle mit exponentiell weniger Daten hyperoptimieren, Gatekeeping-Mechanismen zur Aufrechterhaltung der Erklärbarkeit einrichten und die kontinuierliche Sicherheit des Systems für den unbemannten Betrieb gewährleisten.
Besuchen Sie uns unter Gatik gatik.ai/ für weitere Unternehmensinformationen und Karrieren bei Gatik gatik.ai/careers/ für weitere offene Stellen.
ÜBER DIE ROLLE
Wir suchen einen erfahrenen Cloud Infrastructure Engineer (Senior Cloud Infrastructure Engineer), der die groß angelegte Rechen- und Dateninfrastruktur für unseren autonomen Fahrstack entwickelt und verwaltet. Während Forscher Wahrnehmungs-, Planungs- und Weltmodelle entwickeln, ist es Ihre Aufgabe, die Hochleistungssysteme und Pipelines zu erstellen, die ihre Arbeit ermöglichen. Sie sind das Rückgrat unserer KI-Plattform und stellen sicher, dass Multi-GPU-Cluster, verteilte Trainingsframeworks und automatisierte Workflows skalierbar, ausfallsicher und kosteneffizient sind.
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, aber 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, denn wir wissen, dass wir gemeinsam Großes leisten können. Wir engagieren uns für ein integratives und vielfältiges Team. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Hautfarbe, ethnischer Zugehörigkeit, Herkunft, nationaler Herkunft, Religion, Geschlecht, Geschlechtsidentität, geschlechtlichem Ausdruck, sexueller Orientierung, Alter, Behinderung, Veteranenstatus, genetischen Informationen, Familienstand oder einem gesetzlich geschützten Status.
BEMERKENSWERTE NACHRICHTEN
Diese Rolle ist 5 Tage pro Woche vor Ort in unserem Büro in Santa Clara, CA!
Gehaltsspanne - $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
* Cloud-Native Orchestrierung & Kubernetes
- Fortgeschrittenes K8s-Management: Entwerfen und Verwalten von geschäftskritischen Kubernetes-Clustern, die für schwere GPU/TPU-Workloads optimiert sind.
- GPU-Scheduling: Implementieren und Optimieren von Kubernetes-nativem GPU-Scheduling (NVIDIA GPU Operator), um eine maximale Hardwareauslastung zu gewährleisten.
- Infrastructure as Code: Vorantreiben der „Everything as Code“-Philosophie mit Terraform, Helm und Cloud-nativen Tools.
- Self-Healing Infrastructure: Bereitstellen von autonomen KI-Agenten (LangGraph, CrewAI) zur Überwachung der Cluster-Gesundheit und zur Ermöglichung der automatisierten Triage von Hardwarefehlern und NCCL-Timeouts.
* Daten-Engineering & CI/CD-Pipelines
- Autonomy Data Pipelines: Erstellen von groß angelegten Pipelines mit Apache Airflow, Kafka und Spark, um Rohsensordaten in trainingsbereite Formate zu verarbeiten.
- GitOps: Implementieren robuster GitOps-Workflows mit ArgoCD, Gitlab CI/CD, um die Bereitstellung von Infrastruktur- und Modellartefakten zu automatisieren.
- Observability: Aufrechterhalten tiefer Einblicke in die Infrastrukturgesundheit und die Leistung des Modell-Servings mit Prometheus, Grafana und OpenTelemetry.
- Agentic DevOps & CI/CD: Entwickeln von agentengesteuerten Workflows zur Optimierung der Entwicklererfahrung, wie z. B. automatisierte PR-Reviewer für Terraform und KI-Agenten, die proaktiv Kubernetes-Ressourcenlimit-Anpassungen basierend auf Telemetriedaten des Modelltrainings vorschlagen.
* Modellmanagement & Lifecycle (MLOps)
- Experiment- & Modell-Tracking: Entwerfen und Verwalten von MLFlow- und Feature-Store-Integrationen, um ein robustes System für jede Modelliteration bereitzustellen.
- Workflow-Automatisierung: Erstellen komplexer, automatisierter Modell-Lifecycles mit Airflow und Kubernetes, um den Übergang vom Training zur Simulation zu optimieren.
- Hochleistungs-Serving: Unterstützen der Bereitstellung von Modellen in Simulations- und Produktionsumgebungen mit Triton Inference Server, Ray Serve und ONNX Runtime.
* Verteiltes Training & ML-Systemunterstützung
- Trainingssystemunterstützung: Ermöglichen Sie Forschern, Modelle (VLA, World Models) über Multi-Node-Setups mit PyTorch Distributed (TorchElastic), Ray Train und Horovod zu skalieren.
- Netzwerktopimierung: Optimieren Sie die Low-Level-Kommunikation (z. B. NCCL-Tuning, InfiniBand oder RoCE v2), um die Latenz für 3D Gaussian Splatting (3DGS) und groß angelegte Trainings zu minimieren.
- Hardware-bewusste Orchestrierung: Arbeiten Sie mit Forschern zusammen, um die Leistung über Multi-Node-GPU-Cluster für FSDP- und DeepSpeed-Workloads fein abzustimmen.
WONACH WIR SUCHEN
- Erfahrung: 5+ Jahre in Cloud Infrastructure, DevOps oder MLOps zur Unterstützung von Hochleistungs-Rechenumgebungen.
- Kubernetes-Meisterschaft: Tiefgreifende Expertise in K8, Helm und Container-Orchestrierung.
- Orchestrierung & Tooling: Starker Hintergrund in Apache Airflow, Argo Workflows, MLFlow und Terraform.
- Verteilte Systeme: Praktische Erfahrung in der Unterstützung von Frameworks wie Ray und PyTorch Distributed.
- Kernkompetenzen: Beherrschung von Python, Bash-Skripting und ein solides Verständnis von IAM/RBAC.
BONUSPUNKTE
- Erfahrung mit verteiltem Training: Tiefes Verständnis von FSDP und DeepSpeed.
- KI-Agenten-Orchestrierung: Erfahrung in der Erstellung von Agenten-Workflows (LangGraph, AutoGen) für Infrastrukturautomatisierung oder Datenkuratierung.
- Fortgeschrittene Protokolle: Vertrautheit mit dem Model Context Protocol (MCP) zur Verbindung von KI-Agenten mit Infrastruktur-Tools.
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
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