能源工作线是全球最大且增长最快的能源招聘网站和能源中心。我们拥有超过700万能源专业人士的受众，全球每月发布超过40万个能源和工程职位，并与全球领先的能源公司合作。
我们专注于石油和天然气、可再生能源、工程、电力和核能市场，以及电动车、电池和聚变等新兴技术。我们致力于为求职者提供来自全球最令人兴奋的职业机会。
职位描述关于我们
在Agtonomy，我们不仅仅是在构建技术——我们正在改变重要行业的工作方式。我们的物理AI和车队服务将重型机械转变为智能自主系统，以应对农业、草坪等领域的最艰难挑战。与行业领先的设备制造商合作，我们正在创造一个劳动力短缺、环境压力和低效率成为过去的未来。我们的团队是一个紧密团结的大胆思考者——工程师、创新者和行业专家——他们热衷于将大胆的想法变为现实。如果你想塑造重要行业的未来，这是你的机会。
关于角色
我们正在寻找一名熟练的软件工程师来构建和完善感知算法，使我们的自主拖拉机在崎岖环境中具备类人意识。你将开发计算机视觉和机器学习系统，以处理来自摄像头、LiDAR和雷达的嘈杂数据，使拖拉机能够在任何脏乱环境中导航。这个角色是动手实践的：你将编写生产级软件，优化嵌入式硬件的模型，并在全球各地的运营农场上测试你的工作。与自主堆栈的团队成员密切合作，你将负责我们感知堆栈的关键部分，推动创新，使我们的系统通用、安全和可靠。
你的工作内容
- 开发实时感知系统的计算机视觉和机器学习模型，使拖拉机能够在各种不可预测的条件下识别作物、障碍物和地形。
- 构建传感器融合算法，结合摄像头、LiDAR和雷达数据，创建稳健的3D场景理解，处理作物遮挡或GNSS漂移等挑战。
- 优化模型以在资源受限的硬件上进行低延迟推理，平衡准确性和性能。
- 设计和测试数据管道，以策划和标记大型传感器数据集，确保高质量的训练和验证输入，并提供可视化和调试故障的工具。
- 分析性能指标并迭代算法，以提高各种感知子系统的准确性和效率。
你将带来的
- 计算机科学、AI或相关领域的硕士或博士学位，或5年以上构建基于视觉的感知系统的行业经验。
- 在开发和部署机器学习模型方面的深厚专业知识，特别是用于感知任务，如目标检测、分割、单/双目深度估计、传感器融合和场景理解。
- 对集成来自多个传感器的数据（如摄像头、LiDAR和雷达）有深入理解。
- 有效处理大型数据集并组织它们进行标记、训练和评估的经验。
- 精通Python，并具有使用TensorFlow、PyTorch或OpenCV等ML/CV框架的经验，能够为实时应用编写高效的生产就绪代码。
- 证明了设计实验、分析性能指标（如mAP、IoU、延迟）并优化算法以满足动态环境中严格性能要求的能力。
- 在快速移动、协作的小团队环境中拥有大量所有权的积极性和灵活性。
你的强项
- 从头开始架构多传感器ML系统的经验。
- 在机器人或视觉-动作（VLA）模型的基础模型方面的经验。
- 在计算受限的管道中优化模型以平衡准确性与性能权衡的经验，利用TensorRT、模型量化等。
- 在CUDA中实现自定义操作的经验。
- 在顶级感知/机器人会议（如CVPR、ICRA等）上发表过论文。
- 对可持续农业和保障我们的食品供应链的热情。
美国该全职职位的基本工资范围为18万至25万美元+股权+福利+无限PTO。每个职位发布显示的范围反映了该职位在美国所有地点的新员工工资的最低和最高目标。在范围内，个人薪酬由工作地点、内部公平性和其他因素决定，包括但不限于与工作相关的技能、经验和相关教育或专业培训。你的招聘人员可以在招聘过程中分享更多关于具体工资范围的信息。
福利
- 100%覆盖员工的医疗、牙科和视力保险（配偶、子女或家庭需额外支付）
- 通勤福利
- 灵活支出账户（FSA）
- 人寿保险
- 短期和长期
- 401k计划
- 股票期权
- 与充满激情的使命驱动团队一起工作的协作工作环境！
我们的面试过程通常分为五个阶段：
1. 与招聘经理的电话筛选（30分钟）
2. 领域技术评估（1小时）
3. 软件工程评估（1小时）
4. 小组面试（与关键利益相关者的视频面试，每次面试将为30至60分钟）
如果你有兴趣申请这份工作，请按申请按钮并按照申请流程进行。能源工作线祝愿你在下一次职业变动中好运。
