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Gridware

Senior Applied Scientist, DSP/ML

Rejoignez Gridware à San Francisco comme Senior Applied Scientist spécialisé en ML et DSP. Développez des modèles efficaces pour des dispositifs edge à ressources limitées. Profitez d’un congé parental payé et de deux semaines de pause rémunérée « Off the Grid ».
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San Francisco, Californie, États-Unis Sur site Temps plein USD 170k–205k yearly UTC-08:00

Gridware

Présentation de l'entreprise

Gridware

Californie, États-Unis

2020

Environ 30 employés (source : businessinsider.com).

Ce qu'ils font

Gridware est une startup pionnière axée sur l'amélioration de la résilience du réseau grâce à une technologie innovante. Leur offre principale, Active Grid Response (AGR), utilise des capteurs Gridscope montés sur poteaux qui surveillent diverses conditions sur les lignes de distribution d'électricité en temps réel. Ces capteurs sont alimentés par l'énergie solaire et communiquent via des réseaux de dispositifs à dispositifs, cellulaires et satellites, garantissant un fonctionnement continu indépendamment de la tension du réseau (source : gridware.io). La technologie est conçue pour détecter une gamme de problèmes, y compris le contact avec la végétation, les lignes tombées et les pannes d'équipement, permettant aux services publics d'effectuer une maintenance prédictive et une désactivation dynamique pour prévenir les incendies de forêt et les pannes (source : cbsnews.com). Les marchés cibles incluent les services publics d'électricité américains, en particulier dans les zones à risque d'incendie de forêt comme la Californie et le Midwest, avec des projets d'expansion internationale à l'avenir (source : promptloop.com). Leurs produits s'intègrent parfaitement aux systèmes de gestion des opérations des services publics, couvrant plus de 90 millions d'heures de terrain et servant 40 % des clients américains grâce à des partenariats (source : gridware.io).

Projets et antécédents

Gridware a déployé avec succès environ 13 000 capteurs dans huit États, en particulier dans les zones à haut risque d'incendie de forêt en Californie, couvrant environ 1 000 miles de lignes électriques. Leur technologie a été créditée pour avoir prévenu des incendies de forêt, comme en témoignent des rapports d'alertes qui ont empêché la végétation en train de brûler de s'enflammer (source : cbsnews.com). Parmi les intégrations notables figurent des partenariats avec PG&E pour la détection de défauts à haute impédance et un projet pilote avec Puget Sound Energy visant à améliorer la priorisation des réparations lors des tempêtes et des incendies de forêt. Dans un cas, un circuit du nord de la Californie a connu une réduction de 70 % des temps de patrouille des pannes, tandis qu'un service public du Midwest a économisé 400 000 minutes de pannes sur quatre circuits (source : gridware.io). Les projets en cours incluent un projet pilote en 2024 avec NorthWestern Energy à Montana City, axé sur la surveillance des actifs en temps réel pour atténuer les risques d'incendie de forêt (source : northwesternenergy.com).

Développements récents

Au cours des deux dernières années, Gridware a levé des fonds importants pour soutenir sa croissance et ses efforts d'expansion. En 2024, ils ont annoncé un tour de financement de série A de 26,4 millions de dollars dirigé par Sequoia Capital, après une extension de seed de 10,5 millions de dollars en 2023 co-dirigée par Lowercarbon Capital et Fifty Years (source : gridware.io). Ce financement vise à améliorer leurs opérations aux États-Unis et à préparer des déploiements internationaux. De plus, Gridware a reçu des distinctions pour sa technologie innovante, notamment en étant nommé l'une des Meilleures Inventions de Time magazine en 2022 pour ses capteurs Gridscope et en ayant des fondateurs présentés dans Forbes 30 Under 30 en 2023 (source : engineering.berkeley.edu). L'entreprise continue d'approfondir ses partenariats avec les services publics, y compris un programme pilote avec NorthWestern Energy prévu pour fin 2024 (source : northwesternenergy.com).

Travailler chez eux

Gridware propose une variété de postes axés sur l'ingénierie, y compris des postes en ingénierie logicielle, en ingénierie de conception électrique, en ingénierie des données et en recrutement technique. L'entreprise est construite par des techniciens et des ingénieurs, reflétant une culture qui met l'accent sur la collaboration avec les travailleurs de terrain et une approche axée sur la mission pour la prévention des incendies de forêt (source : climatepeople.com). Le recrutement est concentré à leur siège de la Bay Area, où ils élargissent rapidement leur équipe pour soutenir la production et le déploiement de capteurs. La culture chez Gridware est décrite comme rigoureuse et axée sur la mission, avec un fort accent sur l'obtention de résultats concrets, tels que les heures de terrain significatives enregistrées par leur technologie (source : gridware.io). Bien que les avantages spécifiques pour les employés ne soient pas détaillés dans les sources, la nature soutenue par des investisseurs de l'entreprise suggère que des avantages compétitifs de startup peuvent être disponibles (source : cbsnews.com).


Dernière mise à jour le févr. 23, 2026 | Signaler un problème

We are seeking a Senior Applied Scientist with expertise in machine learning and digital signal processing (DSP) to design models that operate on multimodal time-series sensor data in highly resource-constrained environments. You will develop algorithms that balance accuracy with strict power and memory limits, helping advance the next generation of Gridware's edge intelligence. This role blends applied research, model optimization, and low-level implementation in collaboration with hardware and firmware teams.

Responsibilities

  • Execute end-to-end ML workflows, including exploratory data analysis, feature engineering, model training, evaluation, and optimization.
  • Design and evaluate machine learning and DSP algorithms that meet strict power, memory, and latency constraints on embedded hardware.
  • Conduct research and literature reviews on edge ML, resource-constrained inference, and efficient training techniques.
  • Partner closely with hardware, firmware, and product teams to ensure seamless integration of models into the full system.

Required Skills

  • MS or PhD in Computer Science, Electrical Engineering, or a related technical field.
  • 3+ years of experience developing and deploying production ML models.
  • 3+ years of applied research experience in ML, DSP, or algorithm development.
  • Hands-on experience working with physical sensors and modeling time-series data.
  • Strong foundation in ML architectures, DSP theory, and algorithm design for real-world systems.

Bonus Skills

  • Experience developing or optimizing algorithms in C/C++ for resource-constrained embedded systems.
  • Experience porting ML models from Python frameworks to firmware-level implementations.
  • Familiarity with edge ML tools, quantization, model compression, or on-device inference strategies.

$170,000 - $205,000 a year

At this time, Gridware is unable to provide visa sponsorship or immigration support for this role. We're only able to consider candidates who are currently authorized to work in the country of employment without visa sponsorship now or in the future.

This describes the ideal candidate; many of us have picked up this expertise along the way. Even if you meet only part of this list, we encourage you to apply!

Benefits

Health, Dental & Vision (Gold and Platinum with some providers plans fully covered)

Paid parental leave

Alternating day off (every other Monday)

"Off the Grid", a two week per year paid break for all employees.

Commuter allowance

Company-paid training

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À propos du rôle

19 mars 2026

Temps plein

Entreprise

19 mars 2026

Sur site

USD 170k–205k yearly

Gridware

gridware.io

  •  San Francisco, Californie, États-Unis

3+ years

UTC-08:00