Vereinigtes Königreich
JFrog
Waymo
Staff Machine Learning Infrastructure Engineer, Simulation
Vereinigtes Königreich
London, England, United Kingdom
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Über die Stelle
Waymo ist ein Unternehmen für autonome Fahrtechnologie mit der Mission, der vertrauenswürdigste Fahrer der Welt zu sein.
Seit seiner Gründung als Google Self-Driving Car Project im Jahr 2009 konzentriert sich Waymo auf den Bau des Waymo Driver – 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 Waymos vollständig autonomes Ride-Hailing-Service an und kann auch auf eine Reihe von Fahrzeugplattformen und Produktanwendungsfälle angewendet werden.
Der Waymo Driver hat über zehn Millionen reine Fahrgastfahrten 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 Simulation ML Infrastructure Team entwickelt skalierbare KI/ML-Infrastrukturen, um das Simulationsteam bei der nachhaltigen Innovation und dem Aufbau hochmoderner Simulationen realistischer Umgebungen für das Testen und Training des Waymo Driver zu unterstützen.
Um die Detailgenauigkeit und Steuerbarkeit der Simulationen zu erhöhen, setzen wir große Foundation Models ein, die auf riesigen Datensätzen trainiert werden, um die reale Welt zu modellieren, einschließlich, aber nicht beschränkt auf, realistische Agenten (Fahrzeuge, Fußgänger, Radfahrer, Motorradfahrer usw.), Straßen, Verkehrssteuerungssysteme und Wetter usw.
Wir suchen einen erfahrenen Senior Machine Learning Infrastructure Engineer, der die Entwicklung fortschrittlicher KI/ML-Infrastrukturen für Foundation Models mit Milliarden von Parametern in ML-Accelerator-freundlichen Simulationen leitet. Ihre Expertise im Bereich massivem Model-Scaling, ML-Beschleunigern und verteiltem Training ist für die Konzeption und Skalierung unserer Systeme erforderlich.
Diese Rolle berichtet an einen Engineering Manager.
Ihre Aufgaben
- Teil eines erstklassigen, leistungsstarken Forschungs- und Ingenieurteams zu sein, um den Stand der Technik bei ultrarealistischen Multi-Agenten-Simulationen unter Verwendung von Foundation Models voranzutreiben.
- Eng mit den Kernteams von Google DeepMind und Waymo Realism Modeling in London sowie Waymo Oxford zusammenzuarbeiten, um die großen Modelle zur Verbesserung der Simulationsrealität zu nutzen.
- Tiefgreifende technische Führung bei groß angelegten ML-Modellarchitekturen, insbesondere für autonome Fahrzeugmodelle, zu bieten. An der Schnittstelle von Data Engineering, Modelentwicklung und Deployment zu arbeiten und Anleitungen zu Architekturentscheidungen und technischen Richtungen zu geben. Große, komplexe Systeme zu besitzen und Architekturen voranzutreiben, die technische und geschäftliche Ziele erfüllen.
- Große verteilte Systeme zu entwerfen und zu skalieren, die den ML-Lebenszyklus abdecken und planetenweite Datengenerierung und Modelltraining unterstützen.
- Funktionsübergreifend zusammenzuarbeiten, um Leistungs- und Systemanforderungen für große ML-Systeme abzuleiten. Produkt-/Geschäftsziele in messbare technische Ergebnisse umzusetzen und die Ausrichtung der Systemkomponenten sicherzustellen.
- Junior-Ingenieure zu betreuen, ihre Expertise zu fördern und eine kollaborative Kultur zu pflegen.
Ihr Profil
- BS in Informatik, Robotik, einem ähnlichen technischen Studienfach oder gleichwertige praktische Erfahrung
- 5+ Jahre Berufserfahrung als Softwareingenieur, davon mindestens 3 Jahre in Machine Learning-Infrastruktur, wie z. B. Entwicklung, Skalierung, Training, Deployment und Optimierung von groß angelegten Machine Learning-Systemen von Daten bis zum Modell.
Wir bevorzugen
- MS in Informatik, Robotik, einem ähnlichen technischen Studienfach oder gleichwertige praktische Erfahrung
- 10+ Jahre Berufserfahrung als Softwareingenieur, davon mindestens 5 Jahre in Machine Learning-Infrastruktur, wie z. B. Entwicklung, Design, Skalierung, Training, Deployment und Optimierung von groß angelegten Machine Learning-Systemen von Daten bis zum Modell.
- Umfassende Erfahrung in der Entwicklung und Optimierung von Machine Learning-Infrastruktur-Tools wie DeepSpeed, PyTorch, TensorFlow oder ähnlichen Frameworks.
- Starke Expertise in verteilten Trainingstechniken, einschließlich Gradient Sharding und Optimierungsstrategien zur Skalierung großer Modelle über ML-Beschleuniger hinweg, sowie Erfahrung mit Profiling-Tools zur Aufdeckung von Leistungsengpässen.
- Tiefes Verständnis von State-of-the-Art Machine Learning-Modellen wie autoregressiven Transformatoren und Vertrautheit mit benutzerdefinierten Kernels für Effizienz auf verschiedenen Hardware-Compute-Plattformen.
- Praktische Vertrautheit mit Autonomous Driving, Simulationen und ML-Beschleunigern ist ein großes Plus.
Die erwartete Gehaltsspanne für diese Vollzeitstelle ist unten aufgeführt. Das tatsächliche Einstiegsgehalt basiert auf arbeitsbezogenen Faktoren, einschließlich des genauen Arbeitsortes, der Erfahrung, der relevanten Ausbildung und des Kenntnisstandes. Waymo-Mitarbeiter sind außerdem berechtigt, am diskretionären jährlichen Bonusprogramm von Waymo, am Aktienoptionsplan und am großzügigen Leistungsprogramm des Unternehmens teilzunehmen, vorbehaltlich der Teilnahmevoraussetzungen.
Gehaltsspanne
£155,000—£163,000 GBP
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