États-Unis
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Bot Auto
Ingénieur Algorithmique, Apprentissage par Renforcement
États-Unis
San Francisco, California, United States · Houston, Texas, United States
Python
Traduction automatique. Consultez l’original.
Introduction de l'entreprise
Chez Bot Auto, nous révolutionnons le transport de marchandises grâce à nos camions autonomes de pointe, améliorant ainsi la qualité de vie des communautés du monde entier. Avec l'agilité d'une startup et la sagesse d'experts chevronnés, notre équipe a réalisé de nombreuses premières mondiales et des innovations sans précédent. Unis par une vision commune, nous créons des solutions révolutionnaires qui propulsent l'avenir du transport. Rejoignez-nous et transformez vos idées en réalité.
Aperçu du poste
Nous recherchons un Ingénieur ML/RL pour rejoindre notre équipe Algo et piloter le développement de notre architecture comportementale unifiée. Dans ce rôle, vous contribuerez à combler le fossé entre la simulation et le monde réel en développant un framework de politique évolutif qui représente à la fois notre politique propre L4 et une population diversifiée d'agents simulés. Vous travaillerez à l'intersection de l'Apprentissage par Renforcement Multi-Agents (MARL) et de la conception de systèmes critiques pour la sécurité afin de garantir que nos semi-remorques autonomes naviguent sur les autoroutes avec une sécurité et une précision surhumaines.
Responsabilités clés
- Modélisation Comportementale : Développer et entraîner des politiques conditionnées et diversifiées qui simulent des comportements de conduite réalistes pour tester et valider notre pile de conduite autonome.
- Apprentissage sous Contraintes de Sécurité : Diriger la recherche et l'implémentation d'algorithmes RL avancés pour garantir que les métriques de sécurité sont traitées comme des contraintes primaires dans le processus d'apprentissage.
- Conception des Récompenses et Objectifs : Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour concevoir des fonctions de récompense et des métriques d'évaluation robustes qui équilibrent sécurité, progression et confort.
- Pipelines d'Entraînement Évolutifs : Contribuer à l'optimisation de nos environnements d'entraînement à grande échelle et à haut débit pour permettre une itération rapide sur des scénarios multi-agents complexes.
- Architecture des Modèles : Faire progresser nos architectures neuronales de pointe pour améliorer le raisonnement spatial, la planification à long terme et la modélisation des interactions.
- Collaboration Inter-équipes : Travailler en étroite collaboration avec les équipes Simulation et Planification pour intégrer des modèles de niveau recherche dans des logiciels de qualité production, critiques pour la sécurité.
Qualifications Requises
- Expérience Professionnelle en RL : Expérience avérée dans l'entraînement et le déploiement d'algorithmes de deep RL (par ex., PPO, SAC) pour des systèmes robotiques ou autonomes complexes du monde réel.
- Maîtrise Technique : Expertise en Python et PyTorch ; solide compréhension des architectures modernes de deep learning et des techniques d'optimisation.
- Formation Académique : Master ou Doctorat en Informatique, Robotique ou un domaine quantitatif connexe.
- Intuition Scientifique : Capacité à diagnostiquer et résoudre les défis fondamentaux de l'entraînement RL, tels que la gestion de la variance et le décalage de distribution.
Qualifications Souhaitées
- Spécialisation en RL Sûr : Expérience avec l'optimisation sous contraintes ou les frameworks d'apprentissage critiques pour la sécurité.
- Systèmes Multi-Agents : Expérience en stabilité d'entraînement MARL, y compris les stratégies de self-play et d'exécution décentralisée.
- Domaine de la Conduite Autonome : Familiarité avec la dynamique des véhicules et la planification comportementale, en particulier pour les environnements autoroutiers longue distance.
Informations Complémentaires
Rémunération : Salaire compétitif basé sur l'expérience, avec des opportunités de primes de performance et d'actions.
Avantages : Assurance santé complète, congés payés et l'opportunité de travailler à la pointe de l'industrie du camionnage autonome.
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