Vereinigte Staaten
Axiom Path
Waymo
Machine Learning Engineer Perception LLM/VLM (PhD, Absolvent)
Vereinigte Staaten
Mountain View, California, United States · San Francisco, California, United States
Python
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Über die Stelle
Waymo ist ein Unternehmen für autonome Fahrtechnologie mit der Mission, der weltweit vertrauenswürdigste Fahrer zu sein. Seit den Anfängen als Google Self-Driving Car Project im Jahr 2009 konzentriert sich Waymo darauf, den Waymo Driver—The World's Most Experienced Driver™—zu entwickeln, um den Zugang zu Mobilität zu verbessern und Tausende von Menschenleben zu retten, die derzeit bei Verkehrsunfällen verloren gehen. Der Waymo Driver treibt den vollautonomen Ride-Hailing-Service von Waymo an und kann zudem auf eine Reihe von Fahrzeugplattformen und Produktanwendungsfällen angewendet werden. Der Waymo Driver hat bereits über zehn Millionen Fahrten ohne menschlichen Fahrer absolviert, ermöglicht durch die Erfahrung von über 100 Millionen autonom gefahrenen Meilen auf öffentlichen Straßen und zig Milliarden in Simulationen in über 15 US-Bundesstaaten.
Das Perception-Team entwickelt das System, das die räumlich-zeitliche Repräsentation und deren semantische Bedeutung der Umgebung des autonom fahrenden Fahrzeugs (ADV) erlernt – also das System, das die Welt um das Auto herum „wahrnimmt“. Wir arbeiten eng mit nachgelagerten Teams an der Optimierung und Integration in den Waymo Driver. Wir führen eigene Forschung durch, um reale Probleme zu lösen, und arbeiten mit Forschungsteams bei Alphabet zusammen. Wir haben Zugriff auf Millionen von Meilen an Fahrdaten aus einer Vielzahl von Sensoren, was es Ingenieuren wie Ihnen ermöglicht, (1) Methoden für ein effizientes und kontinuierliches Lernen aus großen realen Datenmengen zu entwickeln, (2) Modelle und Modelltraining in großem Maßstab zu entwickeln, (3) reales Verhalten zu analysieren und Systeme für die Komplexität der Interaktion mit der realen Welt zu entwickeln sowie (4) Modelle für unsere Onboard- und Offboard-Hardware zu optimieren.
Ihre Aufgaben
- Konzeption, Implementierung und Optimierung von groß angelegten, kontinuierlichen Pre-Training-Pipelines für hochmoderne VLM-Foundation-Modelle.
- Durchführung von Forschung und Entwicklung zu neuartigen Pre-Training-Techniken mit Fokus auf die effiziente Integration neuer, vielfältiger und multimodaler Datenströme (z. B. visuelle Daten von verschiedenen Sensoren) in bestehende Modelle.
- Entwicklung und rigorose Evaluierung von Metriken und Methoden zur Messung der Leistung und Übertragbarkeit von kontinuierlich vortrainierten Foundation-Modellen im Kontext des autonomen Fahrens.
- Verfolgen der neuesten Fortschritte bei Large Language Models, Vision-Language Models und kontinuierlichem Lernen sowie Überführung relevanter Forschungsergebnisse in produktionsreife Systeme.
Mindestanforderungen
Ihr Profil
- 5+ Jahre Erfahrung im Bereich Machine Learning mit Schwerpunkt auf der Entwicklung groß angelegter Modelle (LLM, VLM oder ähnliche Foundation-Modelle).
- Nachgewiesene Expertise im LLM/VLM-Pre-Training und im kontinuierlichen Lernen mit großen Datensätzen.
- Fundierte Programmierkenntnisse in Python und deep learning-Frameworks (z. B. Jax, TensorFlow, PyTorch).
- Praktische Erfahrung mit Modelltraining, Evaluierung und Deployment in einer Produktionsumgebung.
- Master-Abschluss in Informatik, Elektrotechnik oder einem verwandten Fachbereich oder eine vergleichbare praktische Erfahrung.
Wünschenswert
- Erfahrung im Fine-Tuning von Foundation-Modellen für Anwendungen im Bereich autonomes Fahren oder Robotik.
- Vertrautheit mit Prozessen zur Kuratierung und Qualitätssicherung großer, multimodaler Datensätze.
- Hintergrund in der Wahrnehmung, Bewegungsplanung oder Entscheidungsfindung für autonome Fahrzeuge.
- Publikationen auf führenden Konferenzen im Bereich machine learning oder Computer Vision (z. B. NeurIPS, ICML, CVPR, ICCV, ECCV).
- Promotion in einem relevanten Fachbereich.
Gehaltsspanne
Die erwartete Gehaltsspanne für diese Vollzeitstelle an US-Standorten ist unten aufgeführt. Das tatsächliche Einstiegsgehalt basiert auf berufsbezogenen Faktoren, einschließlich des genauen Arbeitsortes, der Erfahrung, der relevanten Ausbildung und des Qualifikationsniveaus. Ihr Recruiter kann Ihnen während des Einstellungsprozesses mehr über die spezifische Gehaltsspanne für den Standort der Stelle mitteilen oder, falls die Stelle remote ausgeübt werden kann, über die spezifische Gehaltsspanne für Ihren bevorzugten Standort.
Mitarbeiter von Waymo sind zudem berechtigt, am diskretionären jährlichen Bonusprogramm von Waymo, am Aktienbeteiligungsplan und am großzügigen Leistungsprogramm des Unternehmens teilzunehmen, vorbehaltlich der Erfüllung der Anspruchsvoraussetzungen.
170,000—216,000 USD
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