États-Unis
Be Structured Technology Group
Waymo
Ingénieur Staff ML, Compréhension et évaluation du conducteur
États-Unis
Mountain View, 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 projet de voiture autonome de Google en 2009, Waymo s'est concentrée sur la création 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 en simulation à travers plus de 15 États américains.
L'équipe DUE Machine Learning construira et exploitera des systèmes de données et de machine learning évolutifs, des flux de travail de simulation et des outils d'analyse, afin d'améliorer et d'accélérer l'évaluation et les parcours des développeurs embarqués. Elle combinera le jugement humain expert et des modèles de machine learning avancés pour fournir des données de formation et d'évaluation pour des centaines de mesures et de composants qui constituent le Waymo Driver.
Nous recherchons des chercheurs et des ingénieurs logiciels passionnés par le développement de techniques de machine learning. Ces techniques sont destinées aux systèmes d'évaluation de notre service autonome. Elles serviront de moteur constant pour améliorer les performances de notre pile technologique.
Vos missions
- Développer la stratégie de bout en bout pour notre prochaine génération de mesures d'évaluation basées sur machine learning, en promouvant la rigueur scientifique et statistique dans nos applications d'IA incarnée
- Concevoir et construire des systèmes évolutifs pour la formation et le réglage fin de modèles génératifs à grande échelle afin de produire des comportements de conduite réalistes et d'évaluer les comportements intéressants
- Diriger la conception, la mise en œuvre et l'itération de nouveaux algorithmes RL, de fonctions de récompense et de paradigmes de formation adaptés à la génération de comportements de conduite perspicaces et de haute fidélité
- Diriger le développement de modèles de Deep Learning de pointe et de solutions d'IA générative (LLM/VLM). Ces solutions amélioreront le triage dirigé par l'humain, introduiront l'automatisation pour les flux de travail à haut volume et effectueront une analyse nuancée du comportement de conduite autonome pour détecter les anomalies critiques
- Surveiller et assimiler de manière proactive les meilleures pratiques au sein d'Alphabet et de l'industrie au sens large pour développer un nouveau système de collecte et d'évaluation de données basé sur l'apprentissage par renforcement à partir de préférences humaines (RLHF)
- Fournir un mentorat technique, des conseils et un leadership intellectuel aux autres ingénieurs au sein de l'équipe et dans les groupes collaborateurs
- Guider et aligner plusieurs équipes — notamment la compréhension du conducteur, la simulation, l'ingénierie système, la recherche et les logiciels embarqués — sur une stratégie d'évaluation cohérente, en assurant un alignement interfonctionnel sur les objectifs et les priorités
Votre profil
- Doctorat en informatique, Machine Learning, intelligence artificielle ou dans un domaine technique connexe, ou expérience pratique équivalente
- 10 ans et plus d'expérience pratique dans le développement et l'application de modèles de Machine Learning, avec un accent significatif sur l'apprentissage par renforcement
- 2 ans et plus d'expérience en gestion d'équipe
- Expertise démontrée en deep learning, modélisation de séquences et modèles génératifs
- Solide historique de publications ou expérience de livraison de projets à fort impact en RL ou dans des domaines connexes
- Maîtrise de Python et des frameworks ML standard (par exemple, JAX, TensorFlow)
- Expérience avec la formation distribuée à grande échelle et le traitement de données
- Capacité avérée à diriger des projets techniques complexes et ambigus de la conception à la réalisation
Nous apprécions
- 12 ans et plus d'expérience pertinente dans la recherche et l'application en ML/RL
- Expérience dans le domaine des véhicules autonomes, de la robotique ou des environnements de simulation complexes
- Compréhension approfondie des techniques de RL de pointe, y compris celles utilisées pour le réglage fin de grands modèles (par exemple, à partir de commentaires/préférences humains)
- Familiarité avec les plateformes de simulation à grande échelle et leur intégration avec les flux de travail de formation ML
- Expérience dans la conception et l'utilisation de mesures pour évaluer des systèmes d'IA complexes
- Historique de leadership technique, capacité à influencer les parties prenantes seniors et à stimuler l'innovation au-delà des frontières de l'équipe
- Excellentes compétences en communication, avec la capacité d'articuler clairement des concepts techniques complexes
La fourchette de salaire de base prévue pour ce poste à temps plein dans les sites américains 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 de salaire spécifique pour le lieu du poste ou, si le poste peut être effectué à distance, sur la fourchette de salaire spécifique pour le lieu de votre choix, au cours du processus d'embauche.
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 de salaire 281,000—356,000 USD
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