Estados Unidos
B&A
Waymo
Ingeniero de Machine Learning en Percepción LLM/VLM (Doctorado, Recién Graduado)
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 totalmente 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 vías públicas y decenas de miles de millones en simulación en más de 15 estados de EE. UU.
El equipo de Percepción construye el sistema que aprende la representación espacio-temporal y los significados semánticos del entorno que rodea al vehículo de conducción autónoma (ADV), es decir, el sistema que "percibe" el mundo alrededor del coche. Trabajamos conjuntamente con los equipos de procesos posteriores en la optimización e integración en el Waymo Driver. Llevamos a cabo nuestra propia investigación para abordar problemas del mundo real y colaboramos con los equipos de investigación de Alphabet. Tenemos acceso a millones de millas de datos de conducción de un conjunto diverso de sensores, lo que permite a ingenieros como tú: (1) desarrollar métodos para aprender de forma eficiente y continua a partir de datos a gran escala del mundo real, (2) desarrollar modelos y entrenamiento de modelos a escala, (3) analizar el comportamiento en el mundo real y desarrollar sistemas para gestionar las complejidades de interactuar con el mundo real, y (4) optimizar modelos para nuestro hardware integrado y externo.
Tus funciones
- Diseñar, implementar y optimizar procesos de preentrenamiento continuo a gran escala para modelos base VLM de vanguardia.
- Llevar a cabo investigación y desarrollo sobre nuevas técnicas de preentrenamiento, centrándose en la integración eficiente de flujos de datos nuevos, diversos y multimodales (por ejemplo, datos visuales de diferentes sensores) en los modelos existentes.
- Desarrollar y evaluar rigurosamente métricas y metodologías para medir el rendimiento y la transferibilidad de modelos base preentrenados continuamente en el contexto de la conducción autónoma.
- Mantenerse al día con los últimos avances en modelos de lenguaje de gran tamaño, modelos de visión-lenguaje y aprendizaje continuo, y traducir la investigación relevante en sistemas listos para producción.
Requisitos mínimos
Requisitos
- Más de 5 años de experiencia en Machine Learning, con enfoque en el desarrollo de modelos a gran escala (LLM, VLM o modelos base similares).
- Experiencia demostrada en preentrenamiento de LLM/VLM y aprendizaje continuo con conjuntos de datos a gran escala.
- Sólida competencia en programación en Python y marcos de deep learning (por ejemplo, Jax, TensorFlow, PyTorch).
- Experiencia práctica con el entrenamiento, evaluación y despliegue de modelos en un entorno de producción.
- Máster en Informática, Ingeniería Eléctrica o un campo relacionado, o experiencia práctica equivalente.
Valoramos
- Experiencia en el ajuste fino de modelos base para aplicaciones de conducción autónoma o robótica.
- Familiaridad con la curación de datos a gran escala y procesos de garantía de calidad para conjuntos de datos multimodales.
- Antecedentes en percepción de vehículos autónomos, planificación de movimiento o sistemas de toma de decisiones.
- Publicaciones en conferencias de primer nivel de machine learning o visión por ordenador (por ejemplo, NeurIPS, ICML, CVPR, ICCV, ECCV).
- Doctorado en un campo relevante.
Rango salarial
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 del trabajo, la experiencia, la formación y educación relevantes, y el nivel de habilidades. Tu 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 tu 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.
170,000—216,000 USD
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