États-Unis
Axiom Path
Waymo
Ingénieur Senior Machine Learning, Perception LLM/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 concentré 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 dans des accidents de la route. Le Waymo Driver alimente le service de covoiturage 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 assuré 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 dans plus de 15 États américains.
L'équipe Perception développe le système qui apprend la représentation spatio-temporelle et leurs significations sémantiques de l'environnement environnant du véhicule à conduite autonome (ADV), c'est-à-dire le système qui « perçoit » le monde autour de la voiture. Nous travaillons en collaboration avec les équipes en aval sur l'optimisation et l'intégration dans le Waymo Driver. Nous menons nos propres recherches pour résoudre des problèmes du monde réel et collaborons avec les équipes de recherche d'Alphabet. Nous avons accès à des millions de miles de données de conduite provenant d'un ensemble diversifié de capteurs, permettant à des ingénieurs comme vous de (1) développer des méthodes d'apprentissage efficaces et continues à partir de données réelles à grande échelle, de (2) développer des modèles et leur entraînement à grande échelle, de (3) analyser le comportement réel et de développer des systèmes pour gérer les complexités de l'interaction avec le monde réel, et (4) d'optimiser les modèles pour notre matériel embarqué et déporté.
Vos missions
- Concevoir, implémenter et optimiser des pipelines de pré-entraînement continu à grande échelle pour des modèles fondamentaux VLM de pointe.
- Mener des recherches et développements sur de nouvelles techniques de pré-entraînement, en se concentrant sur l'intégration efficace de flux de données nouveaux, diversifiés et multimodaux (par exemple, données visuelles provenant de différents capteurs) dans les modèles existants.
- Développer et évaluer rigoureusement des métriques et des méthodologies pour mesurer la performance et la transférabilité des modèles fondamentaux pré-entraînés en continu dans le contexte de la conduite autonome.
- Se tenir informé des dernières avancées dans les grands modèles de langage, les modèles vision-langage et l'apprentissage continu, et traduire la recherche pertinente en systèmes prêts pour la production.
Prérequis
Votre profil
- 5+ années d'expérience en Machine Learning, avec une spécialisation dans le développement de modèles à grande échelle (LLM, VLM ou modèles fondamentaux similaires).
- Expertise avérée en pré-entraînement LLM/VLM, apprentissage continu avec des jeux de données à grande échelle.
- Solide maîtrise du développement en Python et dans les frameworks de deep learning (par exemple, Jax, TensorFlow, PyTorch).
- Expérience pratique de l'entraînement, de l'évaluation et du déploiement de modèles dans un environnement de production.
- Master en informatique, génie électrique ou domaine connexe, ou expérience pratique équivalente.
Nous apprécierions
- Expérience dans le réglage fin de modèles fondamentaux pour des applications de conduite autonome ou de robotique.
- Connaissance des processus de curation de données à grande échelle et d'assurance qualité pour les jeux de données multimodaux.
- Expérience en perception de véhicules autonomes, planification de mouvement ou systèmes de prise de décision.
- Publications dans des conférences de premier plan en machine learning ou en vision par ordinateur (par exemple, NeurIPS, ICML, CVPR, ICCV, ECCV).
- Doctorat dans un domaine pertinent.
Fourchette de salaire
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, notamment 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 de salaire spécifique pour le lieu du poste ou, si le poste peut être effectué à distance, sur la fourchette de salaire spécifique pour votre lieu préféré, au cours du processus d'embauche.
Les employés de Waymo sont également éligibles pour participer au programme discrétionnaire de bonus annuel de Waymo, au plan d'incitation en actions et au généreux programme d'avantages sociaux de l'entreprise, sous réserve des conditions d'éligibilité.
$204,000—$259,000 USD
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