Vereinigte Staaten
Be Structured Technology Group
Latitude AI
Senior Software Engineer - ML Infrastructure
Vereinigte Staaten
Palo Alto, California, United States · Dearborn, Michigan, United States · Pittsburgh, Pennsylvania, United States
PythonSQL
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.
Über die Stelle
Latitude AI (lat.ai) baut die Zukunft der Autonomie-Roadmap von Ford, um das Reisen für alle sicherer, stressfreier und angenehmer zu gestalten. Um diese Vision zu skalieren, wird unsere vollständig intern entwickelte, freihändige ADAS-Plattform im brandneuen Ford Fathom im Jahr 2027 debütieren.
Wenn Sie dem Latitude-Team beitreten, arbeiten Sie mit führenden Experten aus den Bereichen machine learning und Robotik, Cloud-Plattformen, Kartierung, Sensor- und Rechensystemen, Testbetrieb sowie System- und Sicherheitstechnik zusammen – alle mit dem Ziel, die Beziehung zwischen Menschen und ihren Fahrzeugen für Millionen von Kunden neu zu definieren.
Als Tochtergesellschaft der Ford Motor Company agieren wir unabhängig, um automatisierte Fahrtechnologie mit der Geschwindigkeit eines Technologie-Startups zu entwickeln. Der Hauptsitz von Latitude befindet sich in Pittsburgh, mit Entwicklungszentren in Dearborn, Michigan, und Palo Alto, Kalifornien.
Lernen Sie das Team kennen
Das Performance Prediction-Team entwickelt die Datenpipelines, die machine learning-Infrastruktur und die Bewertungssysteme, die uns helfen zu verstehen, wie sich das Autonomieverhalten von einer Softwareversion zur nächsten entwickelt. Unsere Software verwandelt umfangreiche Fahrdaten in klare, vertrauenswürdige Erkenntnisse, die Teams bei Latitude dabei unterstützen, mit Zuversicht voranzukommen.
Unsere Arbeit umfasst den gesamten ML-Lebenszyklus, beginnend bei den Daten. Wir kuratieren hochwertige Trainings- und Evaluierungsdatensätze aus realen und simulierten Fahrten, entdecken interessante und repräsentative Szenarien, kennzeichnen diese in großem Maßstab und organisieren sie in wiederverwendbaren, gut dokumentierten Sammlungen. Wir verwandeln diese Daten in Erkenntnisse und helfen Ingenieuren zu verstehen, wie sich das System in einer Vielzahl von Fahrsituationen verhält und wo die nächsten Möglichkeiten liegen. Wir trainieren und veröffentlichen eine Reihe von gelernten Modellen, von kompakten klassischen Modellen bis hin zu modernen deep learning-Ansätzen, und entwickeln die Metriken, das Experiment-Tracking und die Tools, die Ingenieure im Bereich Autonomie täglich nutzen.
Diese Rolle ist ideal für einen Software-Ingenieur, der Freude daran hat, zuverlässige, gut getestete Python-Systeme zu entwickeln und stolz darauf ist, ML-Ergebnisse zu liefern, denen man vertrauen kann. Die tägliche Arbeit ist eine Mischung aus Daten- und ML-Infrastruktur, Modellentwicklung und -bewertung sowie internen Tools, die von Partnerteams verwendet werden.
Erfahren Sie mehr über das Team, die Mission und die Karrieremöglichkeiten bei Latitude unter lat.ai!
Ihre Aufgaben
- Kuratieren von Datensätzen. Aufbau von Pipelines, die Fahrszenarien aus realen und simulierten Daten entdecken, kennzeichnen und in ausgewogene, hochwertige Trainings- und Evaluierungssets organisieren.
- Aufbau von Datenpipelines. Entwurf und Wartung skalierbarer, reproduzierbarer Datenpipelines mit Versionierung, Herkunftsnachweis, gut durchdachten Train/Validation/Holdout-Splits und klaren Datenverträgen.
- Daten in Erkenntnisse verwandeln. Untersuchung der Zusammensetzung, Abdeckung und Label-Qualität von Datensätzen; Charakterisierung der Verhaltensentwicklung über Releases und Szenariotypen hinweg; und Teilen von Erkenntnissen, die dazu beitragen, Modell-, Datensatz- und Autonomie-Prioritäten zu gestalten.
- Skalierung der ML-Infrastruktur. Aufbau von Trainings-, Inferenz- und Evaluierungspipelines, die reibungslos in großem Maßstab laufen, mit robustem Datenladen, Checkpointing und Experiment-Tracking.
- Entwicklung und Bereitstellung von Modellen. Training, Optimierung und Produktivsetzung von gelernten Modellen, von klassischen Ansätzen bis hin zu deep learning, und deren Integration in automatisierte Analyse-Pipelines.
- Verantwortung für Metriken. Definition, Implementierung und Validierung von Modell- und Release-Metriken wie Präzision, Recall, F1, ROC AUC, Kalibrierungsqualität und aufgabenspezifische Metriken mit hoher statistischer Genauigkeit.
- Durchführung durchdachter Experimente. Einrichtung von Baselines, Ablationen, Kreuzvalidierungen und Holdout-Vergleichen; Quantifizierung von Unsicherheiten; und Kommunikation von Ergebnissen, die dem Team helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.
- Entwicklung von Tools, die Ingenieure lieben. Entwicklung von Dashboards und Diensten, die es einfach machen, Softwareversionen zu vergleichen, Ergebnisse auf Szenarioebene zu untersuchen, Modellausgaben zu visualisieren und Feedback von Prüfern zu sammeln.
- Anhebung des technischen Standards. Entwurf sauberer Schnittstellen zwischen Daten-, Modellierungs- und Produktschichten; Förderung von Tests, Typenprüfung, Code-Reviews und schnellem, zuverlässigem CI.
- Zusammenarbeit im Bereich Autonomie. Zusammenarbeit mit Autonomie-, Simulations-, Daten- und Infrastrukturteams, um Ideen vom Prototyp bis zur Produktion zu bringen.
Mindestanforderungen
Was Sie für den Erfolg benötigen
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Computertechnik, Elektrotechnik, Robotik oder einem verwandten Bereich und 4+ Jahre relevante Branchenerfahrung (oder Master-Abschluss und 2+ Jahre relevante Erfahrung).
- Starke Python-Software-Engineering-Fähigkeiten, einschließlich des Entwurfs modularer, wartbarer und gut getesteter Systeme in einer gemeinsamen Codebasis.
- Erfahrung im Aufbau von End-to-End-ML-Systemen, von Datenpipelines und Datensatz-Kuration bis hin zu Training, Evaluierung und Produktion, unter Verwendung von Tools wie SQL, pandas, PyTorch oder scikit-learn.
- Erfahrung im Entwurf skalierbarer ML-Infrastruktur, wie z. B. Trainings- und Evaluierungspipelines, Experiment-Tracking, Modellbereitstellung oder verteilte Jobs.
- Fundierte Kenntnisse in Statistik und Versuchsplanung, einschließlich der Auswahl von Evaluierungsstrategien, Metriken und Schwellenwerten, die reale Entscheidungen unterstützen.
- Klare Kommunikation und die Fähigkeit, effektiv über Software-, ML- und Autonomie-Teams hinweg zu arbeiten.
Wünschenswert
- Erfahrung mit probabilistischer Prognose, sequenziellen oder graphenbasierten Modellen sowie klassischen Methoden wie Gradient Boosting.
- Erfahrung mit Kalibrierung, Unsicherheitsschätzung, Ablationsstudien, Fehleranalyse oder Release-über-Release-Vergleichen.
- Erfahrung mit datenzentriertem ML, wie z. B. Active Learning, Auto-Labeling, einbettungsbasierter Suche oder Datensatz-Versionierung.
- Erfahrung mit Orchestrierung, Experimentierung und internen Tools wie Dagster, Airflow, Ray, Weights & Biases, Dash oder Streamlit.
- Erfahrung mit Bazel oder anderen groß angelegten Build-Systemen.
- Erfahrung im Bereich autonomes Fahren oder Robotik ist hilfreich, aber nicht erforderlich.
Was wir Ihnen bieten
- Wettbewerbsfähige Vergütungspakete
- Hochwertige Kranken-, Zahn- und Augenversicherung für Einzelpersonen und Familien
- Gesundheitssparkonto mit verfügbarem Arbeitgeberzuschuss
- Vom Arbeitgeber bezuschusster 401(k)-Altersvorsorgeplan mit sofortiger Unverfallbarkeit
- Vom Arbeitgeber bezahlte Gruppenlebensversicherung und die Option, eine freiwillige Lebensversicherung zu wählen
- Bezahlter Elternurlaub und Unterstützungsprogramm für Adoption/Leihmutterschaft
- Bezahlter medizinischer Urlaub
- Unbegrenzter Urlaub und 15 bezahlte Feiertage
- Tägliche Mittagessen, Snacks und Getränke an allen Bürostandorten verfügbar
- Steuerbegünstigte Ausgabenkonten für Gesundheits- und Pflegekosten für Angehörige
- Steuerbegünstigte Pendler-Vorteile
- Monatlicher Wellness-Zuschuss
- Programm für Backup-Kinder- und Altenbetreuung
- Erstattung für berufliche Weiterbildung
- Mitarbeiterunterstützungsprogramm
- Vergünstigte Programme, die unter anderem Rechtsberatung, Identitätsdiebstahlschutz und Tierkrankenversicherung umfassen
- Möglichkeiten zur Stärkung des Unternehmens- und Teamzusammenhalts: Mitarbeiterressourcengruppen, vierteljährlicher Zuschuss für Teamaktivitäten und Wellness-Initiativen
Die erwartete Grundgehaltsspanne für diese Vollzeitstelle in Kalifornien liegt zwischen $179,200 und $268,800 USD. Das tatsächliche Einstiegsgehalt basiert auf arbeitsbezogenen Faktoren, einschließlich des genauen Arbeitsortes, der Erfahrung, der relevanten Ausbildung und des Qualifikationsniveaus. Latitude-Mitarbeiter sind zudem berechtigt, an den jährlichen Bonusprogrammen, der Aktienvergütung und dem großzügigen Leistungsprogramm des Unternehmens teilzunehmen, vorbehaltlich der Anspruchsvoraussetzungen.
Kandidaten für Positionen bei Latitude AI müssen dauerhaft rechtlich zur Arbeit in den Vereinigten Staaten berechtigt sein. Ein Nachweis der Arbeitsberechtigung ist zum Zeitpunkt der Einstellung erforderlich. Eine Visums-Sponsoring ist für diese Position verfügbar.
Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und sich für eine kulturell vielfältige Belegschaft einsetzt. Alle qualifizierten Bewerber erhalten eine Berücksichtigung für eine Anstellung ohne Rücksicht auf Rasse, Religion, Hautfarbe, Alter, Geschlecht, nationale Herkunft, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität, Behinderungsstatus oder geschützten Veteranenstatus.
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