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Waymo
Senior Staff Machine Learning Engineer, LLM/VLM Model Architecture & Optimization
Vereinigte Staaten
Mountain View, California, United States · San Francisco, California, United States
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Über die Stelle
Waymo ist ein Technologieunternehmen für autonomes Fahren 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 – The World's Most Experienced Driver™ –, um den Zugang zur Mobilität zu verbessern und Tausende von Leben zu retten, die durch Verkehrsunfälle verloren gehen. Der Waymo Driver treibt den vollständig autonomen Ride-Hail-Service von Waymo an und kann auch auf eine Reihe von Fahrzeugplattformen und Produktanwendungsfälle angewendet werden. Der Waymo Driver hat über zehn Millionen Fahrten nur mit Fahrgästen ermöglicht, gestützt auf seine Erfahrung im autonomen Fahren von über 100 Millionen 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) lernt, d. h. 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 zusammen. Wir führen eigene Forschung durch, um reale Probleme zu lösen, und kooperieren mit Forschungsteams bei Alphabet. Wir haben Zugriff auf Millionen von Meilen an Fahrdaten von einer Vielzahl von Sensoren, die es Ingenieuren wie Ihnen ermöglichen, (1) Methoden für effizientes und kontinuierliches Lernen aus großen Mengen realer Daten zu entwickeln, (2) Modelle und Modelltraining in großem Maßstab zu entwickeln, (3) reale Verhaltensweisen zu analysieren und Systeme zur Bewältigung der Komplexität der Interaktion mit der realen Welt zu entwickeln und (4) Modelle für unsere Onboard- und Offboard-Hardware zu optimieren.
Sie werden
- VLM/LLM-Modellarchitekturen entwerfen und eine starke Abstimmung zwischen Modell- und Hardwarearchitekturen vorantreiben.
- Die Modellleistung für On-Device-Anwendungsfälle optimieren (Umgebungen mit eingeschränktem Speicher, Strom und Rechenleistung).
- Direkt mit Forschungs-, Softwareentwicklungs-, Hardwareentwicklungs- und Produktteams zusammenarbeiten, um End-to-End-Lösungen zu liefern.
Mindestanforderungen
Sie bringen mit
- 7+ Jahre Erfahrung in Machine Learning, mit Schwerpunkt auf der Entwicklung großer Modelle (LLM, VLM oder ähnliche Foundation Models).
- Nachgewiesene Expertise in Low-Latency-On-Device-Inferenztechniken und ein tiefes Verständnis für Hardwarebeschleunigung.
- Umfangreiche Erfahrung mit deep learning-Frameworks (z. B. PyTorch, JAX) und groß angelegtem Modelltraining.
- Eine Erfolgsbilanz in der effektiven Arbeit unter Unsicherheit, die Festlegung von Zielen inmitten sich schnell entwickelnder Forschung und technischer Einschränkungen.
- Erfahrung in der Anwendung von Large Language Models oder Foundation Models in komplexen, sicherheitskritischen Domänen (z. B. Autonomie, Robotik oder andere hochzuverlässige Systeme).
- Master-Abschluss in Informatik, Elektrotechnik oder einem verwandten Fachgebiet oder gleichwertige praktische Erfahrung.
Wir bevorzugen
- Vertrautheit mit Prozessen zur Kuratierung und Qualitätssicherung großer Datensätze für multimodale Datensätze.
- Hintergrund in der Wahrnehmung, Bewegungsplanung oder Entscheidungsfindung von autonomen Fahrzeugen.
- Veröffentlichungen auf Top-Tier machine learning- oder Computer-Vision-Konferenzen (z. B. NeurIPS, ICML, CVPR, ICCV, ECCV).
- Promotion in einem relevanten Fachgebiet.
Die erwartete Gehaltsspanne für diese Vollzeitstelle an US-Standorten 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 weitere Informationen zur spezifischen Gehaltsspanne für den Standort der Stelle oder, falls die Stelle remote ausgeführt werden kann, zur spezifischen Gehaltsspanne für Ihren bevorzugten Standort geben.
Waymo-Mitarbeiter sind außerdem berechtigt, am diskretionären jährlichen Bonusprogramm von Waymo, am Aktienoptionsplan und am großzügigen Leistungsprogramm des Unternehmens teilzunehmen, vorbehaltlich der Teilnahmevoraussetzungen.
Gehaltsspanne $298,000—$368,000 USD
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