Ingegnere Infrastruttura ML/Dati

• 15 settembre 2026
• 100%
• Durata indeterminata
• Paudex

Desiderate immergervi nel settore in forte crescita dei droni e acquisire un'esperienza arricchente in un ambiente dinamico di scale-up?

Presso Flyability, crediamo che i robot debbano essere inviati in luoghi pericolosi e ambienti a rischio al posto degli esseri umani. Per sostenere questa convinzione, abbiamo creato Elios, il primo robot volante resistente alle collisioni al mondo, capace di entrare, ispezionare e monitorare in sicurezza spazi confinati affinché le persone non debbano farlo. Con oltre 150 dipendenti e 1-500 clienti, Flyability è il leader di mercato nell'industria dell'ispezione interna tramite UAS. Unirsi a Flyability non significa solo assumere un nuovo incarico; significa cogliere l'opportunità di migliorare la vita di milioni di persone e contribuire al futuro della robotica.

Per completare il nostro team creativo e dinamico a Lausanne, cerchiamo un :

Ingegnere Infrastruttura ML/Dati (100%)
Data di inizio ideale: il prima possibile

Il vostro ruolo:

In qualità di membro del team Autonomy, costruirete e gestirete l'infrastruttura di dati e ML che trasforma i dati raccolti dai nostri droni d'ispezione in capacità di IA migliorate.

Sarete responsabili dei workflow che collegano la raccolta, la preparazione e l'etichettatura dei dati, l'addestramento, la valutazione e il deployment dei modelli. Lavorerete a stretto contatto con i nostri ingegneri Spatial AI, che sviluppano i modelli, e con il nostro ingegnere Cloud Platform, che fornisce l'infrastruttura cloud condivisa.

Una parte chiave della vostra missione sarà quella di trasformare i nostri dataset storici e in continua crescita in un asset ML strutturato, versionato, affidabile e accessibile, consentendo un'esperimentazione più rapida e una consegna affidabile dei modelli.

Ciò che gestirete:

• Data pools & dataset: Gestire l'infrastruttura e i workflow per i nostri pool e dataset ML, dall'ingestion e l'organizzazione dei dati grezzi fino alla curatela, la validazione e il versionamento dei set utilizzati per l'addestramento e la valutazione.
• Infrastruttura dati & etichettatura: Ospitare gli strumenti di etichettatura interni e gestire i workflow di annotazione, assicurando un flusso di dati fluido tra gli ingegneri Spatial AI e i partner esterni di etichettatura.
• Infrastruttura di addestramento: Automatizzare e mantenere l'infrastruttura e i workflow per l'addestramento ML, la valutazione, il monitoraggio degli esperimenti e la riproducibilità.
• Ciclo di vita dei modelli: Costruire gli strumenti e l'automazione per far passare i modelli con fluidità dall'addestramento e validazione al deployment affidabile.
• Monitoraggio & feedback ML: Monitorare l'addestramento e le prestazioni dei modelli, collegando i dati di produzione e i casi di fallimento al ciclo di sviluppo ML.
• Piattaforma sviluppatore ML: Fornire strumenti, documentazione e workflow che consentano agli ingegneri Spatial AI di passare dai dati ai modelli deployabili, in collaborazione con l'ingegnere Cloud Platform.

Il vostro profilo:

• Più di 3 anni di esperienza in data engineering, MLOps, infrastruttura ML o ingegneria del software correlata.
• Solide competenze in Python e nell'ingegneria del software, con esperienza nella costruzione di sistemi di qualità produzione.
• Esperienza pratica con lo storage dei dati, i database e l'elaborazione dei dati, inclusa la progettazione di strutture dati e l'interrogazione, la trasformazione e la gestione efficiente di grandi dataset.
• Esperienza pratica con AWS, in particolare S3 e il calcolo e lo storage cloud.
• Esperienza con il ciclo di vita ML, inclusa una combinazione di versionamento di dataset/modelli, monitoraggio degli esperimenti, orchestrazione dell'addestramento, model registry o CI/CD ML.
• Esperienza con i dataset ML, inclusa la curatela, il versionamento, l'annotazione e la qualità dei dati.
• Esperienza con strumenti come Docker, CI/CD, orchestrazione di workflow o infrastructure-as-code.
• Buona comprensione delle necessità pratiche degli ingegneri ML e capacità di costruire un'infrastruttura che acceleri il loro lavoro e lo renda più riproducibile.
• Forte autonomia e capacità di problem solving, con la capacità di affrontare un problema ambiguo dall'architettura alla produzione.
• Padronanza dell'inglese; il francese è un plus.

Punti di forza:

• Esperienza con MLflow, DVC, SageMaker o tecnologie MLOps simili.
• Esperienza con piattaforme di annotazione e team di etichettatura esterni.
• Esperienza nel deployment di modelli ML su piattaforme embedded o a risorse limitate.
• Esperienza nell'orchestrazione di pipeline per il fine-tuning, la valutazione e il servizio a bassa latenza di modelli linguistici.

Vantaggi e benefici che apprezzerete:

• Godetevi 25 giorni di ferie all'anno, più tutti i giorni festivi per ricaricarvi ed esplorare
• Giorni supplementari vengono concessi in base all'anzianità presso di noi, fino a 5 giorni.
• Restate protetti grazie a un'assicurazione infortuni completa che copre le cure mediche e l'ospedalizzazione
• Lavorate al vostro ritmo con orari flessibili e la possibilità di telelavoro fino a 2 giorni a settimana
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