Estados Unidos
Launch Legends
Waymo
Ingeniero/a Senior de Machine Learning Computer Vision/VLM
Estados Unidos
Mountain View, California, United States · San Francisco, California, United States
Python
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Waymo es una empresa de tecnología de conducción autónoma con la misión de ser el conductor más fiable del mundo. Desde sus inicios como el Proyecto de Coche Autónomo de Google en 2009, Waymo se ha centrado en desarrollar el Waymo Driver —el conductor con más experiencia del mundo™— para mejorar el acceso a la movilidad y salvar miles de vidas que actualmente se pierden en accidentes de tráfico. El Waymo Driver impulsa el servicio de transporte autónomo de Waymo y también puede aplicarse a una amplia gama de plataformas de vehículos y casos de uso de productos. El Waymo Driver ha realizado más de diez millones de viajes sin conductor, gracias a su experiencia de conducción autónoma durante 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.
En Semantics, la misión de nuestro equipo es crear las autoetiquetas de percepción fuera de borda más completas y de mayor fidelidad a gran escala, sirviendo como base para el entrenamiento y la validación de la pila de AV. Somos un equipo avanzado de ML e ingeniería que aprovecha la visión artificial de vanguardia, deep learning y la IA generativa para analizar automáticamente los registros de conducción, generar una comprensión rica de las escenas e impulsar el motor de datos que permite a Waymo escalar de forma segura y eficiente.
En este puesto híbrido, reportará a un Senior Staff Technical Lead Manager.
Sus funciones serán:
- Desarrollar y entrenar modelos de visión artificial / multimodales de vanguardia (por ejemplo, Gemini) para extraer la rica información semántica (por ejemplo, atributos de objetos, propiedades de la escena, dinámicas de interacción) requerida por el agente de IA.
- Diseñar e implementar un marco de trabajo de agentes de IA escalable que integre modelos de base grandes (por ejemplo, Gemini) con los resultados de nuestros modelos de percepción y bases de conocimiento internas.
- Desarrollar y aplicar técnicas de ajuste fino (fine-tuning) y aprendizaje por refuerzo (RL) para crear un "volante de inercia de datos", mejorando continuamente las capacidades de captioning y razonamiento del sistema a través de retroalimentación automatizada.
- Desarrollar y crear prototipos de nuevas estrategias de prompting para modelos de visión-lenguaje (VLM) con el fin de obtener un razonamiento causal complejo sobre escenarios de conducción.
- Colaborar estrechamente con los equipos de ML Infra, Perception, Behavior y AI Foundation para definir los requisitos de datos e integrar el sistema de captioning en el ciclo de vida de desarrollo de ML más amplio.
- Responsabilizarse del ciclo de vida completo del sistema, desde el desarrollo avanzado de modelos y la creación de prototipos hasta el despliegue en producción y el escalado para la generación masiva de datos.
Requisitos mínimos
Requisitos:
- Máster en Informática o un campo técnico relacionado.
- 4+ años de experiencia práctica en el entrenamiento y lanzamiento de modelos de deep learning para tareas de visión artificial (por ejemplo, detección, segmentación, comprensión de vídeo) utilizando Python y marcos de trabajo como PyTorch, JAX o TensorFlow.
- 1+ años de experiencia demostrada trabajando con modelos de lenguaje grandes (LLMs) o modelos de visión-lenguaje (VLM) en áreas como el ajuste fino, el prompting o la generación aumentada por recuperación (RAG).
- Sólidos fundamentos de ingeniería de software, incluyendo el diseño de sistemas escalables y fiables.
- Experiencia en la construcción y gestión de tuberías de procesamiento de datos a gran escala para el entrenamiento de ML.
- Capacidad demostrada para trabajar de forma autónoma y liderar proyectos técnicos complejos en un entorno de I+D de ritmo rápido.
Valoramos:
- Doctorado en Informática o un campo técnico relacionado.
- Historial de publicaciones en conferencias de IA de primer nivel (por ejemplo, NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR).
- Experiencia práctica con aprendizaje por refuerzo, especialmente RLHF, RLAIF o la aplicación de RL a tareas lingüísticas/agénticas.
- Experiencia con técnicas modernas de aprendizaje autosupervisado, débilmente supervisado o multitarea para la percepción.
- Experiencia en la construcción con marcos de trabajo de agentes de IA (por ejemplo, LangChain, LlamaIndex) o en el desarrollo de sistemas agénticos autónomos.
- Familiaridad con los desafíos de la percepción multimodal en robótica o conducción autónoma.
- Un historial de colaboración interfuncional impactante.
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, incluyendo la ubicación exacta de trabajo, la experiencia, la formación y educación relevantes, y el nivel de habilidades. Su reclutador puede compartir más información sobre el rango salarial específico para la ubicación del puesto o, si el puesto puede realizarse de forma remota, el rango salarial específico para su ubicación preferida, durante el proceso de contratación.
Los empleados de Waymo también son elegibles para participar en el programa de bonificación anual discrecional de Waymo, el plan de incentivos de capital y el generoso programa de beneficios de la empresa, sujeto a los requisitos de elegibilidad.
Rango salarial
$213,000—$263,000 USD
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