États-Unis
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Motional
Ingénieur Principal Machine Learning, Data Mining
États-Unis
Boston, Massachusetts, United States · Pittsburgh, Pennsylvania, United States
AWSGCP
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Mission
Résumé :
Chez Motional, nous transformons la manière dont les véhicules autonomes découvrent des informations critiques cachées dans des pétaoctets de données de capteurs multimodaux. Notre pile de conduite autonome de nouvelle génération dépend de la découverte des cas limites rares, des scénarios de longue traîne et des erreurs de modèle qui comptent le plus. Omnitag motional.com/news/technical-speaking-omnitag-ml-powered-multimodal-data-mining-framework, notre framework de data mining multimodal basé sur le ML, est le moteur qui alimente cette découverte.
En tant qu'Ingénieur Principal Machine Learning, vous serez un leader technique fondamental façonnant la vision à long terme, pluriannuelle, de notre écosystème post-entraînement de modèles fondamentaux. Bien que l'entraînement de modèles fondamentaux à partir de zéro soit à l'horizon, votre mandat immédiat est d'architecturer les systèmes qui adaptent, alignent et optimisent les modèles multimodaux massifs pour notre pile d'autonomie. Fort d'un sens aigu du produit, vous veillerez à ce que nos investissements techniques traduisent directement en valeur en aval, accélérant la découverte des cas limites, réduisant les coûts d'ingénierie et améliorant le produit final de conduite autonome. Vous aborderez des problèmes très complexes et ambigus, créant de la clarté et définissant des objectifs qui porteront leurs fruits pour toute l'entreprise. En favorisant une collaboration inter-équipes approfondie, vous connecterez les capacités ML de manière transparente avec nos organisations Autonomie et Infrastructure, brisant les silos pour assurer une exécution fluide. Opérant aux plus hauts niveaux de maturité technique, vous résoudrez les défis techniques les plus ardus que peu d'autres peuvent, établissant la norme pour la distillation de modèles de pointe, les techniques d'alignement avancées, les flux de travail de raisonnement agentique automatisés et le déploiement ultra-efficace de modèles à milliards de paramètres.
Ce que vous ferez
- Définir la Direction Technique du Data Mining : Définir la feuille de route ML pluriannuelle pour notre plateforme de data mining multimodal (Omnitag). Transformer des problèmes complexes et ambigus en objectifs clairs, en équilibrant les investissements fondamentaux à long terme (par exemple, les pipelines agentiques) avec les objectifs tactiques à court terme pour générer un impact maximal.
- Construire la Roue de Données : Assumer le cycle de vie complet de nos pipelines de données ML pour fermer la boucle d'apprentissage actif. Vous alignerez des modèles enseignants multimodaux massifs et les distillerez en modèles étudiants efficaces pour la recherche à l'échelle exaoctet, accélérant le diagnostic des erreurs de modèle et réduisant les coûts de calcul pour la curation automatisée.
- Architecturer des Systèmes à Grande Échelle et Relever les Défis les Plus Difficiles : Concevoir l'architecture pour appliquer des modèles à milliards de paramètres à des logs AV réels. En tant qu'implémenteur principal pour nos goulots d'étranglement techniques les plus difficiles, vous repousserez les limites du fine-tuning efficace en paramètres, optimiserez la latence d'inférence pour la récupération à grande échelle et construirez des systèmes de raisonnement pilotés par RL, tout en gérant proactivement la fiabilité du système et l'empreinte cloud.
- Promouvoir les Initiatives Interfonctionnelles : Agir comme pont technique entre le Data Mining, l'Autonomie et l'Infrastructure. Fort d'un sens aigu du produit, vous comprendrez en profondeur les cas limites que la pile d'autonomie doit résoudre ensuite et coordonnerez les déploiements progressifs pour intégrer de manière transparente de nouvelles capacités de découverte dans la boucle de développement AV principale.
- Diriger et Développer un Pod Hautement Performant : Servir de coach-joueur pratique, guidant directement jusqu'à 3 ingénieurs. Déléguer la responsabilité, coacher votre équipe pour livrer des implémentations de pointe et plaider pour des outils et des pratiques qui élèvent la productivité des développeurs et renforcent la culture d'excellence en ingénierie de Motional.
Ce que nous recherchons (Indispensable)
- BS en Informatique, Machine Learning, ou un domaine connexe, ou expérience professionnelle équivalente.
- 12+ années d'expérience pratique en ingénierie machine learning, avec un bilan éprouvé de prise en charge du cycle de développement de bout en bout des systèmes ML à l'échelle de l'entreprise, de la conception expérimentale à l'infrastructure, aux tests, au déploiement, à la surveillance et à l'itération.
- Maturité technique exceptionnelle, avec un bilan de création et de livraison d'impacts innovants, de large portée (affectant de nombreuses équipes ou organisations) et qui portent leurs fruits pour l'entreprise.
- Capacité avérée à résoudre des problèmes techniques que peu d'autres peuvent, la personne vers laquelle les autres se tournent pour une infrastructure ML complexe, des architectures de deep learning et l'optimisation de la production.
- Expérience approfondie dans l'entraînement de modèles à grande échelle à partir de zéro, y compris l'entraînement distribué sur des clusters GPU multi-nœuds, la stratégie de pipeline de données et de curation, la méthodologie de mise à l'échelle et d'évaluation, et le débogage pratique des grandes séries d'entraînement.
- Propriété démontrée d'une feuille de route technique pour une équipe ou un domaine de problème, y compris l'équilibrage des objectifs concurrents (impact, qualité, temps d'ingénierie, coût de calcul) et la prise de décisions délibérées entre l'investissement fondamental à long terme et les objectifs tactiques à court terme.
- Capacité à créer de la clarté à partir de problèmes ambigus et complexes, en les décomposant de manière concise, en définissant des objectifs et en établissant des mesures de progrès pour soi-même et son équipe.
- Expertise ML généraliste approfondie couvrant l'entraînement de modèles à grande échelle, le déploiement optimisé pour le matériel et l'orchestration ML en production dans des environnements cloud (AWS, GCP, ou Azure).
- Expérience dans la direction d'initiatives inter-équipes, y compris la coordination des déploiements progressifs et des migrations entre les équipes dépendantes, et le mentorat des ingénieurs pour élever le niveau autour de soi.
- Solides compétences en communication orale et écrite. Vous pouvez expliquer clairement des problèmes techniques complexes en utilisant des données et des analyses, et communiquer des propositions d'une manière qui obtient l'adhésion et crée l'alignement.
Points bonus (Atouts appréciés)
- MS/PhD en Informatique, Machine Learning, ou un domaine connexe.
- Expérience en tant que Tech Lead Manager (TLM) ou en gestion directe de personnes, coaching et développement de petites équipes de 2 à 3 ingénieurs.
- Expérience dans la conduite autonome, la robotique ou les systèmes complexes de prise de décision en temps réel.
- Expérience avec le data mining ML à grande échelle, les modèles fondamentaux multimodaux et l'IA incarnée.
- Expérience pratique dans le pré-entraînement ou le post-entraînement d'un modèle fondamental, la curation de données à grande échelle, les recettes de pré-entraînement ou de pré-entraînement continu, le SFT/RLHF ou d'autres méthodes d'alignement, et la conception de harnais d'évaluation.
- Expérience avec la compression et l'adaptation de modèles à grande échelle, la distillation de connaissances (enseignant/étudiant), le fine-tuning efficace en paramètres, ou la quantification pour une inférence à haut débit.
- Expérience avec les systèmes de récupération ou de recherche à grande échelle, ou le RL pour le raisonnement et la prise de décision.
- Connaissance approfondie du service de modèles d'entreprise (TF Serving, Triton, TorchServe) et des plateformes MLOps modernes.
- Expérience dans la construction de pipelines agentiques ou de flux de travail de raisonnement et d'utilisation d'outils pilotés par LLM.
- Un solide portfolio de publications, de brevets ou de contributions open-source significatives qui démontre une influence sur la communauté d'ingénierie au sens large.
La fourchette salariale pour ce poste est une estimation basée sur un large éventail de facteurs de rémunération, y compris, mais sans s'y limiter, les compétences spécifiques, l'expérience et l'expertise, l'emplacement du poste, les certifications, les licences et les besoins de l'entreprise. La fourchette de rémunération estimée indiquée dans cette offre d'emploi ne reflète que le salaire de base. Ce poste peut inclure d'autres formes de rémunération telles qu'une prime ou des actions de l'entreprise. Le recruteur affecté à ce poste pourra fournir plus d'informations sur les détails spécifiques de la rémunération et des avantages sociaux associés à ce poste au cours du processus d'embauche.
Fourchette Salariale $240,000—$330,000 USD
Motional AD Inc. est un EOE. Nous célébrons la diversité et nous nous engageons à créer un environnement inclusif pour tous les employés. Pour se conformer à la loi fédérale, nous participons à E-Verify. Tous les employés nouvellement embauchés sont interrogés via ce système électronique établi par le DHS et la SSA pour vérifier leur identité et leur éligibilité à l'emploi.
Les candidats pour certains postes sont éligibles pour participer au programme d'avantages sociaux de Motional. Les avantages sociaux de Motional comprennent, sans s'y limiter, la couverture médicale, dentaire, optique, un plan 401k avec une contrepartie de l'entreprise, des comptes d'épargne santé, une assurance-vie, une assurance pour animaux de compagnie, et plus encore.
Motional est une entreprise de technologie sans conducteur qui rend les véhicules autonomes une réalité sûre, fiable et accessible. Nous sommes animés par quelque chose
de plus. Notre parcours est toujours centré sur l'humain.
Nous ne développons pas seulement des voitures sans conducteur ; nous créons des routes plus sûres, des options de transport plus équitables et faisons de nos communautés de meilleurs endroits où vivre, travailler et se connecter. Notre équipe est composée d'ingénieurs, de chercheurs, d'innovateurs, de rêveurs et d'acteurs, qui créent une technologie susceptible de transformer notre façon de nous déplacer.
Un but plus élevé, un impact plus grand.
Nous créons une technologie unique en son genre qui transformera le transport. Pour ce faire avec succès, nous devons concevoir pour tous dans nos villes et sur nos routes. Nous croyons en la création d'un excellent lieu de travail grâce à une culture mondiale progressive, diversifiée, inclusive et qui garantit que les gens se sentent valorisés à tous les niveaux de l'organisation. La diversité nous aide à voir le monde différemment ; ce n'est pas seulement bon pour nos affaires, c'est la bonne chose à faire.
Monter en puissance, pas démarrer.
Notre équipe est à l'origine de certaines des plus grandes avancées de l'industrie, y compris le premier trajet transcontinental entièrement autonome aux États-Unis, le lancement du premier service de robotaxi au monde, et l'exploitation de la plus ancienne flotte de robotaxis publique au monde. Nous sommes motivés par l'échelle ; nous nous dirigeons vers la commercialisation de notre technologie, et nous avons besoin de membres d'équipe prêts à accepter le changement et les défis.
Formé en coentreprise entre Hyundai Motor Group et Aptiv, Motional transforme fondamentalement la façon dont les gens se déplacent dans leur vie. Basé à Boston, Motional a des opérations aux États-Unis et en Asie. Pour plus d'informations, visitez Motional.com
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