États-Unis
B&A
Waymo
Stagiaire d'été 2027, Doctorat, Recherche, Modèles de fondation multimodaux
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 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 concentré 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.
La mission de l'équipe AI Foundations de Waymo est de développer des solutions de machine learning répondant à des problèmes non résolus dans la conduite autonome, dans le but d'exploiter en toute sécurité les véhicules Waymo dans des dizaines de villes et dans toutes les conditions de conduite. Dans le cadre de nos travaux, nous lançons et favorisons également des collaborations avec d'autres équipes de recherche au sein d'Alphabet. Les domaines de l'IA sur lesquels nous nous concentrons actuellement incluent l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage par démonstration, la modélisation générative, l'inférence bayésienne, l'apprentissage hiérarchique et l'évaluation robuste.
Les stagiaires chez Waymo collaborent avec des leaders de l'industrie sur des projets qui ont un impact sur l'entreprise. Nous pensons que l'apprentissage est une voie à double sens : appliquer vos connaissances tout en vous offrant des opportunités d'élargir vos compétences. Les stagiaires sont une partie importante de notre culture et de notre vivier de recrutement. Rejoignez-nous chez Waymo pour un stage amusant et enrichissant !
Vos missions
- Exécuter des ablations de mélange de données et ajuster les lois d'échelle
- Rechercher un programme de données efficace pour diverses tâches de modélisation de fondation
- Rechercher la contribution et l'efficacité de différentes modalités dans un modèle de fondation multimodal
- Explorer et appliquer l'attribution des données d'entraînement (TDA) et des méthodes d'évaluation des données pour quantifier l'utilité des jeux de données et guider la curation des données pour les modèles de fondation
Votre profil
- Actuellement en cours de doctorat en informatique, robotique, Machine Learning ou dans un domaine quantitatif connexe
- Connaissance approfondie des modèles de fondation de pointe.
- Expérience avec les pipelines de données à grande échelle
- Solides bases en machine learning, deep learning et modélisation/optimisation statistique
- Maîtrise de Python et des frameworks de deep learning modernes (par exemple, JAX, PyTorch) pour l'entraînement et l'évaluation de réseaux de neurones à grande échelle
Nous apprécions
- Expérience avec Grain
- Expérience de recherche ou pratique avec les lois d'échelle neuronales, l'optimisation des mélanges de données, l'apprentissage par curriculum ou l'attribution des données d'entraînement
Remarque : Il s'agira d'un stage hybride sur site. Nous accepterons les candidatures au fil de l'eau jusqu'à ce que le poste soit pourvu. Pour être pris en considération pour plusieurs rôles, vous devrez postuler à chacun d'eux individuellement - veuillez postuler aux 3 rôles qui vous intéressent le plus.
Le taux horaire prévu pour ce poste à temps plein est indiqué ci-dessous. Les stagiaires sont également éligibles pour participer aux généreux programmes d'avantages sociaux de l'entreprise, sous réserve des conditions d'éligibilité.
Rémunération horaire doctorant 85—85 USD
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