Vereinigte Staaten
Be Structured Technology Group
Waymo
Senior Staff Machine Learning Engineer, LLM/VLM Modellarchitektur & Optimierung
Vereinigte Staaten
Mountain View, California, United States · San Francisco, California, United States
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Über die Stelle
Waymo ist ein Unternehmen für autonome Fahrtechnologie mit der Mission, der weltweit vertrauenswürdigste Fahrer zu sein. Seit dem Start als Google Self-Driving Car Project im Jahr 2009 konzentriert sich Waymo darauf, den Waymo Driver – den erfahrensten Fahrer der Welt™ – 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 Simulationen im zweistelligen Milliardenbereich in über 15 US-Bundesstaaten.
Das Perception-Team entwickelt das System, das die räumlich-zeitliche Repräsentation und die 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 effizientes und kontinuierliches Lernen aus großen realen Datensätzen zu entwickeln, (2) Modelle und Modelltraining in großem Maßstab zu entwickeln, (3) reales Verhalten zu analysieren und Systeme für den Umgang mit den Komplexitäten der Interaktion mit der realen Welt zu entwickeln sowie (4) Modelle für unsere Onboard- und Offboard-Hardware zu optimieren.
Ihre Aufgaben
- Entwurf von VLM/LLM-Modellarchitekturen und Förderung einer starken Abstimmung zwischen Modellarchitekturen und Hardwarearchitekturen.
- Optimierung der Modellleistung für On-Device-Anwendungsfälle (Umgebungen mit begrenztem Speicher, Energieverbrauch und Rechenleistung).
- Direkte Zusammenarbeit mit Forschungs-, Software-Engineering-, Hardware-Engineering- und Produktteams zur Bereitstellung von End-to-End-Lösungen.
Mindestanforderungen
Ihr Profil
- 7+ Jahre Erfahrung im Bereich Machine Learning, mit Schwerpunkt auf der Entwicklung großskaliger Modelle (LLM, VLM oder ähnliche Basismodelle).
- Nachgewiesene Expertise in On-Device-Inferenztechniken mit geringer Latenz sowie ein tiefgreifendes Verständnis von Hardwarebeschleunigung.
- Umfangreiche Erfahrung mit deep learning-Frameworks (z. B. PyTorch, JAX) und dem Training großskaliger Modelle.
- Nachweisliche Erfolge bei der effektiven Arbeit unter Mehrdeutigkeit und der Richtungsgebung inmitten sich schnell entwickelnder Forschung und technischer Einschränkungen.
- Erfahrung in der Anwendung von Large Language Models oder Basismodellen in komplexen, sicherheitskritischen Bereichen (z. B. Autonomie, Robotik oder andere hochzuverlässige Systeme).
- Master-Abschluss in Informatik, Elektrotechnik oder einem verwandten Fachgebiet oder gleichwertige praktische Erfahrung.
Was wir bevorzugen
- Vertrautheit mit der Kuratierung großer Datenmengen und Qualitätssicherungsprozessen für multimodale Datensätze.
- Hintergrund in der Wahrnehmung, Bewegungsplanung oder Entscheidungsfindung für autonome Fahrzeuge.
- Publikationen auf erstklassigen machine learning- oder Computer-Vision-Konferenzen (z. B. NeurIPS, ICML, CVPR, ICCV, ECCV).
- Promotion in einem relevanten Fachgebiet.
Die erwartete Basisgehaltsspanne 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.
Gehaltsspanne $298,000—$368,000 USD
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