WorkaemКарьерная платформа
  • Вакансии
  • Компании
  • Зарплаты
  • Офферы
  • Сервисы
  • Блог
  • Работодателям
Workaem

Карьерная платформа для IT-специалистов: вакансии напрямую с карьерных страниц 300+ компаний, из телеграм-каналов, с международных площадок и от работодателей напрямую. Разбор условий, детектор мёртвых вакансий, AI-инструменты для резюме. Базовые функции бесплатны.

Подпишись, присылаем лучшие вакансии недели
Или читай канал в телеграме
Соискателям
Все вакансииЗа границейУдалёнка в долларахКомпании с РУ основателямиЗарплатыОфферыВозможностиСоветыСоздать резюмеТренировка интервью
По технологиям
Вакансии PythonВакансии JavaScriptВакансии ReactВакансии JavaВакансии GoВакансии Docker
По профессиям
РазработкаДизайнQA / ТестированиеАналитикаProduct / Project ManagerМаркетинг
Работодателям
Разместить вакансиюТарифыБаза кандидатовСвязаться с нами
Кабинет
РегистрацияВойтиЛичный кабинетМои откликиСохранённыеУведомления
Компания
О проектеПредложенияКонтактыБлогКонфиденциальностьУсловия использования
© 2026 Workaem. Все права защищены.КонфиденциальностьУсловияОферта
Made by IT, for IT 💛
ML Infra Engineer (Data Systems)
ВердиктОписаниеИнструментыКомпания
  1. Главная
  2. /
  3. Вакансии
  4. /
  5. ML Infra Engineer (Data Systems)

Physical Intelligence·San Francisco·24 июля

ML Infra Engineer (Data Systems)

🏢 ОфисMiddleПолная занятость
Зарплата не указана
Вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.
Нажмите на сигнал, чтобы увидеть, на чём он основан

Наша компания

Physical Intelligence is bringing general-purpose AI into the physical world. We are a group of engineers, scientists, roboticists, and company builders developing foundation models and learning algorithms to power the robots of today and the physically-actuated devices of the future. As an ML Infra Engineer (Data Systems), you’ll build and operate the data infrastructure that powers large-scale robot learning. Your systems will sit directly between raw data sources and training/evaluation, enabling us to move faster while maintaining performance, correctness, and reliability at scale. This is a systems role at the intersection of distributed systems, storage, and machine learning infrastructure. The Infrastructure organization builds the foundations that make large-scale learning possible at PI. This includes training systems, data platforms, evaluation pipelines, and the tooling that allows researchers and roboticists to work with massive datasets safely and efficiently.

Чем предстоит заниматься

Data Ingestion & Processing: Design and build high-throughput pipelines that validate, transform, and featurize raw multimodal data
Batch & Streaming Systems: Operate large-scale batch and streaming workflows over massive datasets
Storage Systems: Design object storage layouts, metadata systems, and efficient access patterns; choose file formats with performance and scalability in mind
Data Lifecycle Management: Build systems for backfills, dataset rebuilds, garbage collection, and large-scale transformations
Training-Time Performance: Optimize dataloaders, sharding, prefetching, caching, and throughput to reduce time from data arrival → model training
Metadata & Indexing: Build scalable metadata stores for datasets, annotations, and training artifacts
Data Movement: Move petabytes efficiently across clusters and environments
Operational Correctness: Implement observability, validation, and guardrails to prevent silent data regressions
Cross-Functional Collaboration: Work closely with cross-functional teams of researchers, engineers and roboticists to translate evolving data needs into robust systems

Наши требования

Experience with large ML training pipelines or dataloading systems
Knowledge of columnar or custom data formats
Experience with systems like ClickHouse, Ray, Flink, Spark, or similar
Hands-on experience operating petabyte-scale datasets
Debugging and fixing performance bottlenecks in data-heavy systems
Pursuant to the San Francisco Fair Chance Ordinance, we will consider for employment qualified applicants with arrest and conviction records
Strong software engineering fundamentals
Experience building distributed systems or large-scale data pipelines
Comfort reasoning about performance, memory, I/O, and storage efficiency
Familiarity with batch and/or streaming processing systems
Experience with object storage systems and data format tradeoffs
Ownership mindset: design, build, operate, and iterate on systems end-to-end
Enjoy working closely with researchers and unblocking fast-moving projects
P
Physical Intelligence
San Francisco

ГрейдMiddle
ЗанятостьПолная занятость
РегионНе Россия
ФорматОфис
ИсточникСкрыто
Опубликовано24 июля
Все вакансии компании

AI-помощник

под эту вакансию
Войди, чтобы AI оценил твоё соответствие вакансии и написал сопроводительное письмо
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).