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Waymo
Senior Machine Learning Engineer, Marketplace ML Platform
Über die Stelle
Waymo ist ein Unternehmen für autonome Fahrtechnologie mit der Mission, der weltweit vertrauenswürdigste Fahrer zu sein. Seit seiner Gründung als Google Self-Driving Car Project im Jahr 2009 konzentriert sich Waymo auf den Aufbau des Waymo Drivers – des weltweit erfahrensten Fahrers™ –, um den Zugang zur Mobilität zu verbessern und Tausende von Leben zu retten, die durch Verkehrsunfälle verloren gehen. Der Waymo Driver betreibt den vollständig autonomen Ride-Hailing-Service von Waymo und kann auch auf eine Reihe von Fahrzeugplattformen und Produktanwendungsfälle angewendet werden. Der Waymo Driver hat über zehn Millionen Fahrten nur für Fahrgäste ermöglicht, gestützt auf seine Erfahrung mit autonomem Fahren auf über 100 Millionen Meilen auf öffentlichen Straßen und zig Milliarden in Simulationen in mehr als 15 US-Bundesstaaten.
Das Marketplace-Team entwickelt die Kernentscheidungssysteme, die den reibungslosen Betrieb von Waymo gewährleisten. Sie entwerfen die Algorithmen, die Fahrgäste mit Fahrzeugen abgleichen, die Routenoptimierung durchführen, Angebot und Nachfrage ausgleichen, die Fahrgastnachfrage prognostizieren und dynamische Preisgestaltung ermöglichen. Ihre Arbeit stellt sicher, dass die Flotte effizient bleibt, Fahrgäste schnelle Abholungen erhalten und das AV-Netzwerk sicher und profitabel in den Städten operiert.
Das Platform-Team ist Teil des Marketplace Engineering: Wir stellen spezialisierte Geschäftsplattformen bereit, die Marketplace ML und Optimierungsprodukte unterstützen. Wir besitzen und hosten Kern-ML-Modelle, die im gesamten Marketplace verwendet werden; wir automatisieren alle Teile des Modell-Lebenszyklus, wie Feature Engineering, Trainings-Workflows und Inferenzdienste; wir arbeiten an einer Simulationssystem der nächsten Generation für den Marketplace, das hochentwickelte virtuelle Experimente durchführen kann; wir optimieren auch verschiedene Marketplace-Experimentierungspraktiken mit dem Ziel, eine einheitliche, benutzerfreundliche Experimentierungsplattform bereitzustellen.
Sie werden
- Die Kern-Ökonomie-Engine für die kommerziellen Ride-Hailing-Dienste von Waymo implementieren und skalieren.
- Hochrangigen Infrastrukturcode für das automatische Training und die Bereitstellung sophistizierter Optimierungs- und Vorhersage-ML-Modelle entwickeln, um Echtzeitentscheidungen für Preisgestaltung, Matching und Positionierung zu treffen.
Sie bringen mit
- Einen Bachelor-Abschluss in Informatik oder entsprechende praktische Erfahrung.
- 5+ Jahre Erfahrung in der Programmierung mit backend-Programmiersprachen wie Java oder C++.
- Erfahrung im Aufbau von backend-Plattformen, die mehrere Produktanwendungsfälle/Dienste unterstützen.
- Vorherige Machine Learning Engineering-Erfahrung in Python unter Verwendung etablierter ML- Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Keras.
Wir bevorzugen
- Master-Abschluss in Informatik oder entsprechende praktische Erfahrung.
- Erfahrung im Aufbau und der Bereitstellung von ML-/Optimierungsmodellen in Produktionsumgebungen.
- Erfahrung in der Entwicklung von ML-Datenpipelines und ML-Workflow-Automatisierungscode auf Basis einer etablierten ML-Infrastruktur.
- Erfahrung bei einem anderen Ride-Hailing- oder Marktplatzunternehmen.
- Studienleistungen mit Schwerpunkt auf ML und Optimization.
Die erwartete Gehaltsspanne für diese Vollzeitposition an Standorten in den USA ist unten aufgeführt. Das tatsächliche Einstiegsgehalt basiert auf arbeitsbezogenen Faktoren, einschließlich des genauen Arbeitsortes, der Erfahrung, der relevanten Ausbildung und des Kenntnisstands. Ihr Recruiter kann Ihnen während des Einstellungsprozesses mehr über die spezifische Gehaltsspanne für den Standort der Stelle oder, falls die Stelle remote ausgeführt werden kann, über die spezifische Gehaltsspanne für Ihren bevorzugten Standort mitteilen.
Waymo-Mitarbeiter sind außerdem berechtigt, am diskretionären jährlichen Bonusprogramm von Waymo, am Aktienoptionsplan und am großzügigen Leistungsprogramm des Unternehmens teilzunehmen, vorbehaltlich der Anspruchsvoraussetzungen.
Gehaltsspanne $213,000—$263,000 USD
