États-Unis
Be Structured Technology Group
Waymo
Ingénieur Senior Staff Machine Learning, Architecture et optimisation de modèles LLM/VLM
États-Unis
Mountain View, California, United States · San Francisco, California, United States
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Waymo est une entreprise spécialisée dans la technologie de conduite autonome, dont la mission est de devenir le conducteur le plus fiable au monde. Depuis ses débuts en tant que projet de voiture autonome de Google en 2009, Waymo s'est concentrée sur le développement du Waymo Driver — le conducteur le plus expérimenté au monde™ — afin d'améliorer l'accès à la mobilité tout en sauvant des milliers de vies actuellement perdues dans des accidents de la route. Le Waymo Driver alimente le service de transport avec chauffeur 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 sans conducteur, grâce à son expérience de conduite autonome sur plus de 100 millions de miles sur la voie publique et des dizaines de milliards de miles en simulation à travers plus de 15 États américains.
L'équipe Perception construit le système qui apprend la représentation spatio-temporelle et les significations sémantiques de l'environnement entourant le véhicule à conduite autonome (ADV), c'est-à-dire le système qui « perçoit » le monde autour de la voiture. Nous travaillons conjointement avec les équipes en aval sur l'optimisation et l'intégration dans le Waymo Driver. Nous menons nos propres recherches pour résoudre des problèmes concrets 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 pour apprendre efficacement et en continu à partir de données réelles à grande échelle, de (2) développer des modèles et l'entraînement de modèles à grande échelle, de (3) analyser les comportements réels et développer des systèmes pour gérer la complexité des interactions avec le monde réel, et de (4) optimiser les modèles pour notre matériel embarqué et hors bord.
Vos missions
- Concevoir l'architecture des modèles VLM/LLM et assurer une forte cohérence entre les architectures de modèles et les architectures matérielles.
- Optimiser les performances des modèles pour les cas d'utilisation sur appareil (environnements contraints en mémoire, en énergie et en calcul).
- Collaborer directement avec les équipes de recherche, d'ingénierie logicielle, d'ingénierie matérielle et de produit pour fournir des solutions de bout en bout.
Prérequis
Votre profil
- 7 ans et plus d'expérience en Machine Learning, avec une spécialisation dans le développement de modèles à grande échelle (LLM, VLM ou modèles de fondation similaires).
- Expertise avérée dans les techniques d'inférence à faible latence sur appareil et compréhension approfondie de l'accélération matérielle.
- Expérience approfondie des frameworks de deep learning (par exemple PyTorch, JAX) et de l'entraînement de modèles à grande échelle.
- Capacité démontrée à travailler efficacement dans l'ambiguïté, en définissant une orientation au milieu de recherches et de contraintes techniques en évolution rapide.
- Expérience dans l'application de grands modèles de langage ou de modèles de fondation dans des domaines complexes et critiques pour la sécurité (par exemple, autonomie, robotique ou autres systèmes à haute fiabilité).
- Master en informatique, génie électrique ou domaine connexe, ou expérience pratique équivalente.
Nous apprécions
- Une familiarité avec la curation de données à grande échelle et les processus d'assurance qualité pour les jeux de données multimodaux.
- Une expérience en perception de véhicules autonomes, en planification de trajectoire ou en systèmes de prise de décision.
- Des publications dans des conférences de premier plan en machine learning ou en vision par ordinateur (par exemple, NeurIPS, ICML, CVPR, ICCV, ECCV).
- Un doctorat dans un domaine pertinent.
La fourchette de salaire de base prévue pour ce poste à temps plein sur les sites aux États-Unis est indiquée ci-dessous. La rémunération de départ réelle sera basée sur des facteurs liés au poste, notamment le lieu de travail exact, l'expérience, la formation et l'éducation pertinentes, ainsi que le niveau de compétence. Votre recruteur pourra vous en dire plus sur la fourchette salariale spécifique au lieu du poste ou, si le poste peut être exercé à distance, sur la fourchette salariale spécifique à votre lieu de résidence préféré, au cours du processus de recrutement.
Les employés de Waymo sont également éligibles pour participer au programme de bonus annuel discrétionnaire de Waymo, au plan d'incitation en actions et au généreux programme d'avantages sociaux de l'entreprise, sous réserve des conditions d'éligibilité.
Fourchette salariale 298,000 $—368,000 $ USD
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