Vereinigte Staaten
Nominal
Avride
Machine Learning Engineer
Vereinigte Staaten
Austin, Texas, United States
PythonSQLC++
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.
ÜBER DIE ROLLE
Wir stellen einen erfahrenen ML-Ingenieur ein, der an den Modellen arbeitet, die sehen. Sie werden Probleme End-to-End betreuen: entscheiden, welche Daten Sie benötigen, diese beschaffen, darauf trainieren, beweisen, dass das Ergebnis tatsächlich besser ist, und es innerhalb der Einschränkungen des Fahrzeugs zum Laufen bringen.
DIE PROBLEME, AN DENEN SIE ARBEITEN WÜRDEN
Anstatt einer Liste von Verantwortlichkeiten, hier ist, womit sich das Team tatsächlich beschäftigt:
Ein Modell, das offline um zwei Punkte besser ist, kann auf der Straße schlechter sein. Aggregierte Benchmark-Zahlen verbergen die Fehler, die wichtig sind — die seltene Szene, der ungewöhnliche Agent, die schlechte Beleuchtung. Der Aufbau einer Evaluierung, die das Fahrverhalten vorhersagt, und das Wissen, wann man seiner eigenen Metrik misstrauen muss, ist ein größerer Teil dieser Aufgabe als die Architektursuche.
Wir generieren weitaus mehr Daten, als irgendjemand ansehen kann. Die interessanten Frames sind ein verschwindend kleiner Bruchteil dessen, was die Flotte aufzeichnet. Sie zu finden, zu entscheiden, was sich zu labeln lohnt, und das Trainingsset ehrlich zu halten, während sich die Verteilung verschiebt, ist kontinuierliche Arbeit, kein einmaliger Aufbau.
Das Rechenbudget des Fahrzeugs ist fest und bereits voll. Alles, was Sie hinzufügen, konkurriert mit allem, was bereits läuft. Sie werden konkrete Kompromisse zwischen Genauigkeit, Latenz und Speicher eingehen und diese verteidigen.
Moderne Architekturen verändern ständig, was möglich ist. Transformer und multimodale Modelle eröffneten Ansätze, die vor zwei Jahren noch nicht verfügbar waren. Ein Teil der Arbeit besteht darin, zu lesen, was herauskommt, ehrlich zu beurteilen, ob es auf unser Problem zutrifft, und bereit zu sein zu dem Schluss zu kommen, dass es das nicht tut.
Nichts wird allein ausgeliefert. Die Ausgabe Ihres Modells ist die Eingabe für jemand anderen. Sie werden direkt mit den Teams für Planung, Infrastruktur und Fahrzeugsoftware zusammenarbeiten, und die Übergaben sind der Ort, an dem die meiste tatsächliche Schwierigkeit liegt.
WAS WIR SUCHEN
- Sie haben ein neuronales Netz ausgeliefert, nicht nur trainiert. Mindestens drei Jahre, in denen Sie Modelle von der Datenerfassung über das Training bis hin zu etwas gebracht haben, das in der Produktion oder auf echter Hardware lief und funktionierte.
- Echte Tiefe in einem modernen ML-Bereich — Computer Vision, große Sprachmodelle oder generative Modellierung. Wir sehen lieber einen Bereich, den Sie richtig kennen, als sechs, die Sie berührt haben.
- Python und ein modernes deep learning Framework, fließend, als Ihre tägliche Arbeitsumgebung.
- Genug C++, um nützlich zu sein. Die Inferenz läuft in C++ im Fahrzeug. Sie müssen kein C++-Spezialist sein, aber Sie müssen in der Lage sein, den Code zu lesen, in dem Ihr Modell läuft, und mit den Ingenieuren zusammenzuarbeiten, die ihn besitzen.
- Vertrautheit mit groß angelegten Datentools und SQL — Sie können Ihre eigenen Daten erhalten, ohne auf jemanden warten zu müssen.
- Sie lesen Paper und können sagen, welche wichtig sind. Die meisten sind es nicht.
- Sie können einen technischen Kompromiss jemandem erklären, der nicht Ihren Hintergrund teilt, und Ihre Position verteidigen, wenn es die richtige Entscheidung ist.
Bewerber müssen berechtigt sein, in den USA zu arbeiten. Der Arbeitgeber bietet keine Umzugshilfe, keine Sponsoring und keine Remote-Arbeitsoptionen an.
DINGE, DIE AUFFALLEN WÜRDEN
- Sie haben ein Modell auf Zielhardware spürbar schneller gemacht und können erklären, was Sie dafür aufgegeben haben.
- Sie haben an ML für autonome Fahrzeuge oder Robotik gearbeitet und wissen, wie anders die Fehlermodi im Vergleich zu einem Benchmark sind.
- Veröffentlichte Arbeiten oder Open-Source-Beiträge, die wir tatsächlich lesen können — senden Sie uns einen Link und wir werden ihn lesen.
- Eine Erfolgsbilanz beim Festlegen einer Richtung und deren Verfolgung, ohne dass Sie gesteuert werden müssen.
#LI-MS1
Avride ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und sich verpflichtet, qualifizierten Bewerbern und Mitarbeitern mit Behinderungen angemessene Vorkehrungen zu treffen, um sicherzustellen, dass sie gleiche Beschäftigungsmöglichkeiten haben. Avride hält sich an den Americans with Disabilities Act (ADA). Wenn Sie eine angemessene Vorkehrung benötigen, um Sie bei der Bewerbung oder dem Einstellungsprozess zu unterstützen oder um die wesentlichen Funktionen einer Stelle zu erfüllen, senden Sie bitte eine E-Mail an [email protected] [[email protected]].
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
Für mehr Stellen berücksichtigt werden, ohne den ganzen Prozess zu wiederholen? Erstellen Sie Ihr Profil, damit Unternehmen auf Nort Sie finden.
Profil erstellen