B&A
Waymo
Estagiário de Verão 2027, PhD, Pesquisa, RSI para Direção Autônoma
Sobre a oportunidade
Waymo é uma empresa de tecnologia de direção autônoma com a missão de ser o motorista mais confiável do mundo. Desde o seu início como o Projeto de Carro Autônomo do Google em 2009, a Waymo tem se concentrado em construir o Waymo Driver — O Motorista Mais Experiente do Mundo™ — para melhorar o acesso à mobilidade enquanto salva milhares de vidas atualmente perdidas em acidentes de trânsito. O Waymo Driver impulsiona o serviço de transporte totalmente autônomo da Waymo e também pode ser aplicado a uma variedade de plataformas de veículos e casos de uso de produtos. O Waymo Driver já realizou mais de dez milhões de viagens apenas com passageiros, possibilitado por sua experiência de direção autônoma por mais de 100 milhões de milhas em vias públicas e dezenas de bilhões em simulação em mais de 15 estados dos EUA.
A missão da equipe de Fundamentos de IA da Waymo é desenvolver soluções de machine learning que abordem problemas em aberto na direção autônoma, com o objetivo de operar com segurança os veículos da Waymo em dezenas de cidades e sob todas as condições de direção. Como parte do nosso trabalho, também iniciamos e promovemos colaborações com outras equipes de pesquisa da Alphabet. As áreas de Fundamentos de IA nas quais estamos focando atualmente incluem aprendizado por reforço, aprendizado por demonstração, modelagem generativa, inferência bayesiana, aprendizado hierárquico e avaliação robusta.
Os estagiários da Waymo fazem parceria com líderes do setor em projetos que geram impacto para a empresa. Acreditamos que o aprendizado é uma via de mão dupla: aplicar seu conhecimento enquanto oferecemos oportunidades para expandir seu conjunto de habilidades. Os estagiários são uma parte importante da nossa cultura e do nosso pipeline de recrutamento. Junte-se a nós na Waymo para um estágio divertido e gratificante!
Você irá
- Realizar pesquisa bibliográfica do estado da arte em RSI, modelos fundamentais de IA física, modelos fundamentais de direção autônoma, modelos de Ação Mundial e conectar o estado da arte aos seus projetos de pesquisa para melhorar a qualidade do motorista
- Projetar novos dados e receitas de pós-treinamento para realizar o aprendizado por reforço (RL) do motorista com o modelo crítico e o modelo mundial em uma configuração de ciclo fechado
- Codificar e implementar o sistema RSI
- Inspecionar resultados de treinamento e estudos de ablação para iterar o design do algoritmo
Você possui
- Estar cursando atualmente um PhD em Ciência da Computação, Robótica, Machine Learning ou uma área quantitativa relacionada
- Profundidade em pós-treinamento de modelos fundamentais de IA, especialmente RL
- Fluência no uso de agentes de codificação de IA, fluência em um dos frameworks de treinamento de RL, como Rex, Verl, NeMo-RL
- Fluência nos fundamentos de treinamento de modelos de IA, como arquitetura transformer, ajuste de hiperparâmetros, depuração de overfitting
- Familiaridade com direção autônoma, IA física, VLA ou modelos mundiais
Preferimos
- Profundidade em RL para robótica ou modelos de direção autônoma
- Profundidade em modelos de ação mundial ou modelos de geração de vídeo
- Experiência em treinamento de Autoaperfeiçoamento Recursivo para modelos de IA.
Nota: Esta será uma posição de estágio híbrida presencial. Aceitaremos currículos continuamente até que a vaga seja preenchida. Para ser considerado para várias funções, você precisará se candidatar a cada uma individualmente - por favor, candidate-se às 3 principais funções nas quais você tem interesse.
A taxa horária esperada para esta posição de tempo integral está listada abaixo. Os estagiários também são elegíveis para participar dos generosos programas de benefícios da Empresa, sujeitos aos requisitos de elegibilidade.
Pagamento por hora para PhD 85—85 USD
