États-Unis
StrideCare
Waymo
Ingénieur Confirmé en Machine Learning, Vision par Ordinateur/VLM
États-Unis
Mountain View, California, United States · San Francisco, California, United States
Python
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Waymo est une entreprise de technologie de conduite autonome dont la mission est d'être le conducteur le plus fiable au monde. Depuis ses débuts en tant que Google Self-Driving Car Project en 2009, Waymo s'est concentrée sur la création du Waymo Driver—Le conducteur le plus expérimenté au monde™—pour améliorer l'accès à la mobilité tout en sauvant des milliers de vies perdues aujourd'hui dans des accidents de la route. Le Waymo Driver alimente le service de voiturage entièrement autonome de Waymo et peut également être appliqué à une gamme de plateformes de véhicules et de cas d'utilisation de produits. Le Waymo Driver a effectué plus de dix millions de trajets réservés aux passagers, grâce à son expérience de conduite autonome sur plus de 100 millions de miles sur routes publiques et des dizaines de milliards en simulation à travers plus de 15 États américains.
Au sein de Semantics, la mission de notre équipe est de créer des auto-labels de perception hors-véhicule de la plus haute fidélité et les plus complets à grande échelle, servant de fondation pour l'entraînement et la validation de la pile AV. Nous sommes une équipe avancée de ML et d'ingénierie qui exploite la vision par ordinateur de pointe, le deep learning et l'IA générative pour analyser automatiquement les journaux de conduite, générer une compréhension riche des scènes et alimenter le moteur de données qui permet à Waymo de monter en puissance de manière sûre et efficace.
Dans ce rôle hybride, vous rapporterez à un Senior Staff Technical Lead Manager.
Vous allez :
- Développer et entraîner des modèles de vision par ordinateur / multimodaux de pointe (par exemple, Gemini) pour extraire les informations sémantiques riches (par exemple, attributs d'objets, propriétés de scène, dynamiques d'interaction) requises par l'agent IA.
- Concevoir et implémenter un framework d'agent IA évolutif qui intègre de grands modèles fondamentaux (par exemple, Gemini) avec les sorties de nos modèles de perception et les bases de connaissances internes.
- Développer et appliquer des techniques de Fine-tuning et d'Apprentissage par Renforcement (RL) pour créer une "roue de données", améliorant continuellement les capacités de légende et de raisonnement du système grâce à un feedback automatisé.
- Développer et prototyper de nouvelles stratégies de prompting pour les modèles Vision-Langage (VLM) afin de susciter un raisonnement causal complexe sur les scénarios de conduite.
- Collaborer étroitement avec les équipes ML Infra, Perception, Behavior et AI Foundation pour définir les exigences de données et intégrer le système de légende dans le cycle de vie plus large du développement ML.
- Assumer l'entière responsabilité du cycle de vie du système, du développement de modèles avancés et du prototypage au déploiement en production et à la mise à l'échelle pour la génération de données massives.
Prérequis
Vous avez :
- Master en Informatique, ou dans un domaine technique connexe.
- 4+ années d'expérience pratique dans l'entraînement et le déploiement de modèles de deep learning pour des tâches de vision par ordinateur (par exemple, détection, segmentation, compréhension vidéo) en utilisant Python et des frameworks comme PyTorch, JAX ou TensorFlow.
- 1+ années d'expérience démontrée dans le travail avec de grands modèles de langage (LLMs) ou des modèles vision-langage (VLM) dans des domaines tels que le fine-tuning, le prompting ou la génération augmentée par récupération (RAG).
- Solides fondamentaux en ingénierie logicielle, y compris la conception de systèmes évolutifs et fiables.
- Expérience dans la construction et la gestion de pipelines de traitement de données à grande échelle pour l'entraînement ML.
- Capacité avérée à travailler de manière autonome et à diriger des projets techniques complexes dans un environnement R&D au rythme rapide.
Nous préférons :
- Doctorat en Informatique, ou dans un domaine technique connexe.
- Dossier de publications dans des conférences IA de premier plan (par exemple, NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR).
- Expérience pratique de l'apprentissage par renforcement, en particulier RLHF, RLAIF, ou l'application de RL à des tâches de langage/agentiques.
- Expérience dans la construction avec des techniques modernes d'apprentissage auto-supervisé, faiblement supervisé ou multi-tâches pour la perception.
- Expérience dans la construction avec des frameworks d'agents IA (par exemple, LangChain, LlamaIndex) ou le développement de systèmes agentiques autonomes.
- Familiarité avec les défis de la perception multimodale en robotique ou en conduite autonome.
- Un historique de collaboration interfonctionnelle impactante.
La fourchette de salaire de base attendue pour ce poste à temps plein dans les différents lieux aux États-Unis est indiquée ci-dessous. La rémunération initiale réelle sera basée sur des facteurs liés au poste, y compris le lieu de travail exact, l'expérience, la formation et l'éducation pertinentes, et le niveau de compétence. Votre recruteur pourra vous fournir plus d'informations sur la fourchette salariale spécifique pour le lieu du poste ou, si le poste peut être effectué à distance, sur la fourchette salariale spécifique pour votre lieu préféré, pendant le processus d'embauche.
Les employés de Waymo sont également éligibles à participer au programme discrétionnaire de bonus annuel de Waymo, au plan d'incitation en actions et à un généreux programme d'avantages sociaux de l'entreprise, sous réserve des conditions d'éligibilité.
Fourchette de salaire
$213,000—$263,000 USD
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