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Senior Software Engineer, ML Ops & Infrastructure

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La posizione

Design and implement scalable ML infrastructure to train, evaluate, and deploy deep learning models that feed a real-time robotic control stack.
Scale data loading and training across 1000+ GPUs, optimizing throughput and latency.
Build distributed data pipelines for robotics data, enabling efficient model training.
Develop APIs and tooling to let internal and external researchers integrate ML techniques, including open-source model contributions.
Optimize compute resource allocation (GPUs/TPUs) and orchestrate jobs on GKE to reduce cost and improve reliability.
Create model understanding and analysis tools to ensure reliability and traceability across the ML lifecycle.

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