Senior Machine Learning Engineer - Training Flywheel Job at Metric in San Jose

About the Job

We're partnered with a VC-backed start-up, founded by engineering leaders from Lyft & Google, that has raised $100M to become the category leader in multi-domain autonomy across air, land and sea. They have secured both defense and commercial contracts to deploy autonomous solutions at scale.

Role

As part of their growth plans they're looking to hire a Senior Machine Learning (Training Flywheel) Engineer to build their closed-loop training flywheel; turning raw fleet data into continuously improving models. The role will give you end-to-end ownership; covering data design → auto-annotation → training → evaluation → deployment pipelines. As well as implementing cutting edge VLM algorithms for auto-labeling & active learning loops.

What You'll Be Doing:

• Design the data → auto-annotation → training → evaluation → deployment loop
• Build scalable data ingestion and curation pipelines.
• Implement auto-labeling using VLMs and heuristics.
• Define evaluation protocols that correlate with on-ground performance.
• Drive active learning: select the right data.
• Integrate tightly with MLOps for continuous deployment.

The Ideal Candidate Would Have:

• Expertise with robotics/multi-modal data0 (camera, LiDAR, radar).
• Experience shipping perception or ML systems into production
• Auto-annotation techniques like VLM-based labeling.
• Large-scale data pipelines (Parquet, Arrow, object storage).

Salary: $180k-$250k

Location: Palo Alto, CA | Onsite (5 days)

This role will allow you to work on real-world deployed autonomy systems and own a critical layer of the ML stack for the forefront of AI + robotics!

In Summary: The Senior Machine Learning (Training Flywheel) Engineer will build their closed-loop training flywheel; turning raw fleet data into continuously improving models . The role will give you end-to-end ownership; covering data design, auto-annotation, training, evaluation and deployment pipelines .

En Español:

Sobre el trabajo

Estamos asociados con una startup respaldada por VC, fundada por líderes de ingeniería de Lyft & Google, que ha recaudado $ 100 millones para convertirse en el líder de categoría en autonomía multi-dominio a través del aire, tierra y mar. Han asegurado contratos tanto de defensa como comerciales para implementar soluciones autónomas a escala.

El papel

Como parte de sus planes de crecimiento están buscando contratar a un Ingeniero de aprendizaje automático (entrenamiento del volante) Para construir su volante de entrenamiento en circuito cerrado; convertir los datos crudos de la flota en modelos que mejoran continuamente. El papel le dará propiedad de extremo a extremo; abarcando el diseño de datos → anotación automática → capacitación → evaluación → canalizaciones de despliegue.

Lo que vas a hacer:

• Diseño de los datos → auto-notación → capacitación → evaluación → ciclo de implementación
• Construir tuberías de ingestión y curado de datos escalables.
• Implementar el etiquetado automático utilizando VLMs y heurísticas.
• Definir los protocolos de evaluación que se correlacionen con el rendimiento en terreno.
• Impulsando el aprendizaje activo: seleccione ¿Por qué? los datos.
• Integrarse estrechamente con los MLOP para un despliegue continuo.

El candidato ideal tendría:

• Experiencia en robótica/datos multimodal0 (cámara, LiDAR y radar).
• Experiencia en la percepción de envío o sistemas ML para su producción
• Técnicas de anotación automática como el etiquetado basado en VLM.
• Líneas de datos a gran escala (Parquet, Arrow, almacenamiento de objetos).

Salario: $180k-$250k

Localización: Palo Alto, CA. En el sitio (5 días)

Este papel le permitirá trabajar en sistemas de autonomía desplegados del mundo real y poseer una capa crítica de la pila ML para estar a la vanguardia de IA + robótica!