Estados Unidos
StrideCare
Waymo
Ingeniero/a de Software, Evaluación Estadística y Muestreo
Estados Unidos
Mountain View, California, United States · San Francisco, California, United States
PythonSQLC++
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Waymo es una empresa de tecnología de conducción autónoma con la misión de ser el conductor de mayor confianza del mundo. Desde sus inicios como el Proyecto de Coches Autónomos de Google en 2009, Waymo se ha centrado en construir el Conductor Waymo —El Conductor Más Experimentado del Mundo™— para mejorar el acceso a la movilidad y, al mismo tiempo, salvar miles de vidas que se pierden actualmente en accidentes de tráfico.
El Conductor Waymo impulsa el servicio de transporte autónomo completo de Waymo y también puede aplicarse a una gama de plataformas de vehículos y casos de uso de productos.
El Conductor Waymo ha realizado más de diez millones de viajes solo para pasajeros, gracias a su experiencia en la conducción autónoma de más de 100 millones de millas en carreteras públicas y decenas de miles de millones en simulación en más de 15 estados de EE. UU.
La organización de Evaluación de Lanzamientos de Waymo garantiza que cada versión del Conductor Waymo sea segura antes de salir a la carretera. Creamos pipelines automatizados para resolver la larga cola de escenarios raros y excepcionales en la conducción autónoma, buscando agujas en un pajar bajo restricciones de tiempo y recursos.
Dentro de Evaluación de Lanzamientos, el equipo de Muestreo y Eficiencia aplica técnicas de muestreo por importancia y machine learning para maximizar la eficiencia estadística de estos pipelines de descubrimiento.
Tú harás
- Desarrollar técnicas de muestreo por importancia que permitan a nuestros pipelines de evaluación ofrecer mejores señales con menos recursos.
- Encontrar señales en nuestros registros y simulaciones que puedan ayudarnos a descubrir eventos raros e importantes de manera más eficiente.
- Construir sistemas que optimicen sistemáticamente múltiples objetivos bajo restricciones de recursos.
- Colaborar con otros ingenieros, científicos de datos, estadísticos y el equipo de liderazgo para entregar productos de evaluación y ayudar a tomar decisiones basadas en datos.
- Defender la calidad del código y las mejores prácticas en una base de código grande y compleja.
Tú tienes
- Grado en Ciencias de la Computación, Robótica, Estadística, Física, Matemáticas o un área cuantitativa similar.
- Fluidez en probabilidad y estadística.
- Una fuerte automotivación para navegar por sistemas complejos y perseguir problemas abiertos hasta su finalización.
- 2-3 años de experiencia con
- Navegar y modificar una base de código grande que contenga una variedad de lenguajes, como C++, Python y SQL.
- Realizar análisis estadísticos.
- Construir pipelines de procesamiento de datos.
- Escribir, revisar y fusionar código siguiendo los estándares de la industria para la calidad y mantenibilidad del código.
Preferimos
- Experiencia programando en C++.
- Experiencia desarrollando y evaluando métodos de muestreo.
- Experiencia diseñando, entrenando, evaluando y aplicando modelos de ML.
- Experiencia trabajando en la industria AV.
- Doctorado en un campo cuantitativo.
El rango salarial base esperado para este puesto a tiempo completo en ubicaciones de EE. UU. se indica a continuación. El salario inicial real se basará en factores relacionados con el puesto, incluida la ubicación exacta de trabajo, la experiencia, la formación y la educación relevantes, y el nivel de habilidad. Su reclutador puede compartir más información sobre el rango salarial específico para la ubicación del puesto o, si el puesto se puede realizar de forma remota, el rango salarial específico para su ubicación preferida, durante el proceso de contratación.
Rango salarial $170,000—$216,000 USD
Los empleados de Waymo también son elegibles para participar en el programa discrecional de bonificación anual de Waymo, el plan de incentivos de capital y un generoso programa de beneficios de la Compañía, sujeto a los requisitos de elegibilidad.
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