Estados Unidos
Be Structured Technology Group
Latitude AI
Engenheiro de Software Sênior - Infraestrutura de ML
Estados Unidos
Palo Alto, California, United States · Dearborn, Michigan, United States · Pittsburgh, Pennsylvania, United States
PythonSQL
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Latitude AI (lat.ai) está construindo o futuro do roteiro de autonomia da Ford para tornar as viagens mais seguras, menos estressantes e mais agradáveis para todos. Trazendo essa visão para escala, nossa plataforma ADAS hands-free desenvolvida totalmente internamente estreará no novo Ford Fathom em 2027.
Ao se juntar à equipe da Latitude, você trabalhará ao lado de especialistas líderes em machine learning e robótica, plataformas em nuvem, mapeamento, sensores e sistemas de computação, operações de teste, engenharia de sistemas e segurança – todos dedicados a redefinir o relacionamento entre as pessoas e seus veículos para milhões de clientes.
Como uma subsidiária da Ford Motor Company, operamos de forma independente para desenvolver tecnologia de direção automatizada na velocidade de uma startup de tecnologia. A Latitude está sediada em Pittsburgh, com centros de engenharia em Dearborn, Michigan, e Palo Alto, Califórnia.
Conheça a equipe
A equipe de Performance Prediction constrói os pipelines de dados, a infraestrutura de machine learning e os sistemas de avaliação que nos ajudam a entender como o comportamento da autonomia evolui de uma versão de software para a próxima. Nosso software transforma dados de direção em larga escala em insights claros e confiáveis que ajudam as equipes da Latitude a avançar com confiança.
Nosso trabalho abrange todo o ciclo de vida de ML, começando pelos dados. Curamos conjuntos de dados de treinamento e avaliação de alta qualidade a partir de direção no mundo real e simulada, descobrindo cenários interessantes e representativos, rotulando-os em escala e organizando-os em coleções reutilizáveis e bem documentadas. Transformamos esses dados em insights, ajudando os engenheiros a entender como o sistema se comporta em uma ampla variedade de situações de direção e onde estão as próximas oportunidades. Treinamos e entregamos uma variedade de modelos aprendidos, desde modelos clássicos compactos até abordagens modernas de deep learning, e construímos as métricas, o rastreamento de experimentos e as ferramentas que os engenheiros de autonomia usam todos os dias.
Esta função é ideal para um engenheiro de software que gosta de construir sistemas em Python confiáveis e bem testados e se orgulha de produzir resultados de ML nos quais as pessoas podem confiar. No dia a dia, o trabalho é uma mistura de infraestrutura de dados e ML, desenvolvimento e avaliação de modelos e ferramentas internas usadas por equipes parceiras.
Saiba mais sobre a equipe, a missão e as oportunidades de carreira da Latitude em lat.ai!
O que você fará
- Curar conjuntos de dados. Construir pipelines que descobrem, rotulam e organizam cenários de direção a partir de dados do mundo real e simulados em conjuntos de treinamento e avaliação equilibrados e de alta qualidade.
- Construir pipelines de dados. Projetar e manter pipelines de dados escaláveis e reproduzíveis com versionamento, proveniência, divisões de treino/validação/teste bem projetadas e contratos de dados claros.
- Transformar dados em insights. Explorar a composição, cobertura e qualidade de rótulos dos conjuntos de dados; caracterizar como o comportamento evolui entre versões e tipos de cenários; e compartilhar descobertas que ajudem a moldar as prioridades de modelos, conjuntos de dados e autonomia.
- Escalar a infraestrutura de ML. Construir pipelines de treinamento, inferência e avaliação que funcionem perfeitamente em escala, com carregamento de dados robusto, checkpointing e rastreamento de experimentos.
- Desenvolver e entregar modelos. Treinar, ajustar e colocar em produção modelos aprendidos, desde abordagens clássicas até deep learning, e integrá-los em pipelines de análise automatizados.
- Ser responsável pelas métricas. Definir, implementar e validar métricas de modelo e de versão, como precisão, recall, F1, ROC AUC, qualidade de calibração e métricas específicas da tarefa, com forte rigor estatístico.
- Executar experimentos criteriosos. Configurar linhas de base, ablações, validação cruzada e comparações de teste; quantificar a incerteza; e comunicar resultados que ajudem a equipe a tomar decisões com confiança.
- Construir ferramentas que os engenheiros amam. Desenvolver painéis e serviços que facilitem a comparação de versões de software, a exploração de resultados no nível de cenário, a visualização de saídas de modelos e a coleta de feedback dos revisores.
- Elevar o padrão de engenharia. Projetar interfaces limpas entre as camadas de dados, modelagem e produto; defender testes, verificação de tipos, revisão de código e CI rápido e confiável.
- Parceria em toda a autonomia. Colaborar com equipes de autonomia, simulação, dados e infraestrutura para levar ideias do protótipo à produção.
Requisitos mínimos
O que você precisará para ter sucesso
- Bacharelado em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Engenharia Elétrica, Robótica ou área relacionada e 4+ anos de experiência relevante na indústria (ou Mestrado e 2+ anos de experiência relevante).
- Fortes habilidades de engenharia de software em Python, incluindo o design de sistemas modulares, sustentáveis e bem testados em uma base de código compartilhada.
- Experiência na construção de sistemas de ML de ponta a ponta, desde pipelines de dados e curadoria de conjuntos de dados até treinamento, avaliação e produção, usando ferramentas como SQL, pandas, PyTorch ou scikit-learn.
- Experiência no design de infraestrutura de ML escalável, como pipelines de treinamento e avaliação, rastreamento de experimentos, serviço de modelos ou trabalhos distribuídos.
- Base sólida em estatística e design experimental, incluindo a escolha de estratégias de avaliação, métricas e limites que suportem decisões no mundo real.
- Comunicação clara e capacidade de trabalhar efetivamente entre equipes de software, ML e autonomia.
Diferenciais
- Experiência com previsão probabilística, modelos sequenciais ou baseados em grafos, bem como métodos clássicos como gradient boosting.
- Experiência com calibração, estimativa de incerteza, estudos de ablação, análise de erros ou comparação entre versões.
- Experiência com ML centrado em dados, como aprendizado ativo, rotulagem automática, busca baseada em embeddings ou versionamento de conjuntos de dados.
- Experiência com orquestração, experimentação e ferramentas internas como Dagster, Airflow, Ray, Weights & Biases, Dash ou Streamlit.
- Experiência com Bazel ou outros sistemas de build em larga escala.
- Experiência em direção autônoma ou robótica é útil, mas não obrigatória.
O que oferecemos
- Pacotes de remuneração competitivos
- Seguro médico, odontológico e oftalmológico de alta qualidade para você e sua família
- Conta poupança de saúde (HSA) com contrapartida disponível do empregador
- Plano de aposentadoria 401(k) com contrapartida do empregador e aquisição imediata
- Seguro de vida em grupo pago pelo empregador e opção de contratar seguro de vida voluntário
- Licença parental remunerada e programa de apoio à Adoção/Barriga Solidária
- Licença médica remunerada
- Férias ilimitadas e 15 feriados remunerados
- Almoços, lanches e bebidas diárias disponíveis em todos os escritórios
- Contas de gastos pré-imposto para despesas de saúde e cuidados com dependentes
- Benefícios de transporte pré-imposto
- Auxílio mensal de bem-estar
- Programa de backup para cuidados com crianças e idosos
- Reembolso para desenvolvimento profissional
- Programa de assistência ao funcionário
- Programas de desconto que incluem serviços jurídicos, proteção contra roubo de identidade, seguro para animais de estimação e muito mais
- Canais de integração da empresa e da equipe: grupos de recursos de funcionários, auxílio trimestral para atividades em equipe e iniciativas de bem-estar
A faixa salarial base esperada para esta posição em tempo integral na Califórnia é de $179,200 - $268,800 USD. O pagamento inicial real será baseado em fatores relacionados ao trabalho, incluindo a localização exata, experiência, treinamento e educação relevantes e nível de habilidade. Os funcionários da Latitude também são elegíveis para participar dos programas de bônus anuais, remuneração em ações e generoso programa de benefícios da empresa, sujeitos aos requisitos de elegibilidade.
Os candidatos a cargos na Latitude AI devem estar legalmente autorizados a trabalhar nos Estados Unidos em caráter permanente. A verificação da elegibilidade de emprego será necessária no momento da contratação. O patrocínio de visto está disponível para esta posição.
Somos um Empregador de Oportunidades Iguais comprometido com uma força de trabalho culturalmente diversa. Todos os candidatos qualificados receberão consideração para emprego sem distinção de raça, religião, cor, idade, sexo, origem nacional, orientação sexual, identidade de gênero, status de deficiência ou status de veterano protegido.
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