Senior Manager, Safety AI

О позиции

Команда Safety AI строит end-to-end решения computer vision и машинного обучения для AI dash cam устройств Samsara. Вы будете руководить командами, которые объединяют on-device компьютерное зрение с данными от IMU, GPS и диагностической информации автомобилей, чтобы обнаруживать и интерпретировать события безопасности в реальном времени. У вас будет возможность влиять на технологии, используемые более чем 2 миллионами видеорегистраторов на парке грузовиков, автобусов и других коммерческих транспортных средств.

Чем заниматься

• Разработка архитектуры Safety AI Platform, принятие решений о размещении вычислений между edge и облаком
• Создание системы сенсорной fusion из камеры, IMU, GPS и телеметрии автомобиля для детектирования событий безопасности
• Управление полным жизненным циклом моделей: сбор данных, обучение, оценка (shadow и online эксперименты), деплой, мониторинг и итерации
• Внедрение новых AI-возможностей (VLMs, foundation models, multi-task architectures) и перевод из исследования в production
• Партнёрство с продуктом и full-stack командами для разработки features с измеримым влиянием на безопасность
• Обучение команды applied scientists и инженеров по CV, sensor fusion и edge ML
• Проведение экспериментов, offline/online evaluation и go/no-go решений для новых ML-features
• Нанятая, коучинг и развитие senior IC и early-career talent с карьерными путями по техническому и лидерскому трекам

Что ждут

• 8+ лет опыта в applied ML или computer vision с track record shipping моделей в production системах реального мира
• 5+ лет руководства техническими командами учёных и инженеров с demonstrated ability задавать техническое направление
• Опыт shipping CV и/или sensor fusion систем, объединяющих multiple data streams (камера, IMU, GPS, телеметрия)
• Демонстрированная способность navigate tension между наукой и инженерией, понимать trade-offs и communicate их обеим сторонам
• Опыт building и deploying large-scale ML систем с feedback loops для continuous improvement

Будет плюсом

• Customer orientation и intensive focus на improving customer experience
• Опыт building, deploying и optimizing AI систем, охватывающих edge devices и облако
• Опыт с VLMs, foundation models или multi-task architectures в production settings особенно в constrained compute environments
• Background в AV, robotics или fleet telematics domains где safety и reliability являются first-class requirements
• Contributions к academic research literature в CV и perception и ability evaluate что worth bringing from research
• MS или PhD в Computer Science, Electrical Engineering или related technical field

Условия

• Remote позиция открыта для кандидатов residing в United States с travel до 5% времени
• Альтернатива работе в публичной компании с autonomy и support для impact как мы build для long-term
• Возможность influence industries которые run наш мир — software, firmware и hardware влияют на keep lights on, food supply и workers return home safely
• Cultural principles компании: Focus on Customer Success, Build for Long Term, Adopt Growth Mindset, Be Inclusive, Win as Team
• Initial RSU grant без vesting cliff и ongoing refresh opportunities tied to performance
• Rare closeness to end user с opportunity participate в customer interviews и collaborate с product managers

Навыки

• Computer Vision
• Machine Learning
• Deep Learning
• Sensor Fusion
• Edge Computing
• Cloud Architecture
• Python
• TensorFlow
• PyTorch
• Data Engineering
• Model Deployment
• A/B Testing
• Telemetry
• IoT
• Vehicle Systems
• Leadership
• Team Management
• Architectural Design

Могут спросить на собеседовании

1. Как вы балансируете между требованиями к точности модели и ограничениями edge устройств по вычислениям и памяти?
2. Расскажите о случае когда вы перевели исследовательский подход в production систему масштаба парка. Какие были вызовы?
3. Как вы измеряете успех команды безопасности AI? Какие метрики важнее модельных бенчмарков?
4. Опишите как вы принимаете решение when ship model vs continue iteration. Как управляете risk?
5. Какой ваш опыт управления командой applied scientists и senior engineers одновременно с hands-on work?