Estados Unidos
Roku
Waymo
Staff Software Engineer, Compute Reliability
Estados Unidos
Mountain View, California, United States
C++
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Waymo é uma empresa de tecnologia de direção autônoma com a missão de ser o motorista mais confiável do mundo. Desde 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, ao mesmo tempo em que salva milhares de vidas perdidas em acidentes de trânsito. O Waymo Driver impulsiona o serviço de ride-hail 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, possibilitadas por sua experiência em dirigir autonomamente mais de 100 milhões de milhas em vias públicas e dezenas de bilhões em simulação em mais de 15 estados dos EUA.
O objetivo da equipe de Confiabilidade de Planejamento/Percepção é construir arquiteturas, ferramentas e fluxos de trabalho para prevenir, identificar e orientar correções de problemas de confiabilidade e integridade de software.
Focamos a organização em confiabilidade e somos responsáveis pela saúde do software embarcado, ao mesmo tempo em que permitimos alta velocidade de desenvolvimento.
Nesta função híbrida, você se reportará a um Gerente de Líder Técnico.
Você irá
- Impulsionar o design e o desenvolvimento de instrumentação e arquitetura embarcada para prevenir, detectar e depurar proativamente problemas de confiabilidade em plataformas de computação atuais e futuras da Waymo.
- Projetar e implementar estratégias de longo prazo para mitigar sistematicamente problemas de confiabilidade de hardware de computação e estabilidade numérica em plataformas heterogêneas (CPU, TPU, GPU), criando ferramentas escaláveis para automatizar triagem, depuração e resolução.
- Liderar iniciativas multifuncionais entre Waymo, Alphabet e parceiros externos para projetar soluções proativas que previnam problemas originados de compiladores (LLVM, XLA, JAX), otimização (AutoFDO) ou mudanças de modelo.
- Projetar frameworks e diagnósticos para identificar e eliminar proativamente falhas complexas de software e firmware, incluindo deadlocks, corrupção de memória, condições de corrida, vazamentos de memória ou picos de latência de cauda.
- Influenciar o design e as ferramentas de plataformas de hardware de próxima geração, servindo como autoridade técnica para garantir uma arquitetura de confiabilidade coerente e com visão de futuro.
Requisitos mínimos
Você tem
- Bacharelado/Mestrado em Ciência da Computação, Engenharia Elétrica, Robótica, Física, Matemática ou área relacionada (ou experiência equivalente).
- Experiência em C++.
- Experiência com aceleração CUDA/GPU/TPU e confiabilidade ou otimização de modelos.
- Experiência em escrever kernels de GPU e avaliação/depuração de cargas de trabalho de GPU.
Nós preferimos
- Mestrado ou Doutorado em Ciência da Computação, Robótica, área técnica similar de estudo, ou experiência prática equivalente.
- Experiência com veículos autônomos (L4) ou sistemas ADAS (L2/L3).
- Experiência na área de confiabilidade de software.
Faixa Salarial
A faixa salarial base esperada para esta posição em tempo integral em locais dos EUA está listada abaixo. O salário inicial real será baseado em fatores relacionados ao trabalho, incluindo local de trabalho exato, experiência, treinamento e educação relevantes, e nível de habilidade. Seu recrutador poderá compartilhar mais informações sobre a faixa salarial específica para a localização da vaga ou, se a função puder ser realizada remotamente, a faixa salarial específica para sua localização preferida, durante o processo de contratação.
$251,000—$310,000 USD
Os funcionários da Waymo também são elegíveis para participar do programa discricionário de bônus anual da Waymo, do plano de incentivo a ações e de um generoso programa de benefícios da Empresa, sujeito aos requisitos de elegibilidade.
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