2027 Sommerpraktikum, Promotion, Machine Learning – Simulation & Closed-Loop Training

Vereinigte Staaten

Mountain View, California, United States

PythonC++

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Über die Stelle

Waymo ist ein Unternehmen für autonome Fahrtechnologie mit der Mission, der weltweit vertrauenswürdigste Fahrer zu sein. Seit dem Start als Google Self-Driving Car Project im Jahr 2009 konzentriert sich Waymo darauf, den Waymo Driver – den erfahrensten Fahrer der Welt™ – zu entwickeln, um den Zugang zu Mobilität zu verbessern und Tausende von Menschenleben zu retten, die derzeit bei Verkehrsunfällen verloren gehen. Der Waymo Driver treibt den vollautonomen Ride-Hailing-Service von Waymo an und kann zudem auf eine Reihe von Fahrzeugplattformen und Produktanwendungsfällen angewendet werden. Der Waymo Driver hat bereits über zehn Millionen Fahrten ohne menschlichen Fahrer absolviert, ermöglicht durch die Erfahrung von über 100 Millionen autonom gefahrenen Meilen auf öffentlichen Straßen und zig Milliarden in der Simulation in über 15 US-Bundesstaaten.

Software Engineering entwickelt das Gehirn der vollautonomen Fahrtechnologie von Waymo. Unsere Software ermöglicht es dem Waymo Driver, die Welt um sich herum wahrzunehmen, für jede Situation die richtige Entscheidung zu treffen und Menschen sicher an ihr Ziel zu bringen. Wir denken intensiv nach und lösen komplexe technische Herausforderungen in Bereichen wie Robotik, Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und deep learning, während wir eng mit Hardware- und Systemingenieuren zusammenarbeiten. Wenn Sie ein Softwareingenieur oder Forscher sind, der neugierig und leidenschaftlich an autonomem Fahren der Stufe 4 interessiert ist, würden wir Sie gerne kennenlernen.

Praktikanten bei Waymo arbeiten mit Branchenführern an Projekten, die einen echten Mehrwert für das Unternehmen schaffen. Wir glauben, dass Lernen ein gegenseitiger Prozess ist: Sie wenden Ihr Wissen an und erhalten gleichzeitig die Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten zu erweitern. Praktikanten sind ein wichtiger Teil unserer Unternehmenskultur und unserer Recruiting-Pipeline. Kommen Sie zu Waymo für ein spannendes und lohnendes Praktikum!

Ihre Aufgaben

Konzeption, Implementierung und Skalierung von Reinforcement Learning Post-Training- und Distillationsalgorithmen (wie Flow- oder Diffusion-Policy-Optimierung, Off-Policy Importance Sampling und constrained multi-objective RL) für Foundation World Models in der Simulation und im autonomen Fahren

Entwicklung von gelernten Belohnungsmodellen (Reward Models), Realismus-Kritikern und Diskriminatoren innerhalb eines Closed-Loop-Multi-Agenten-Simulators, um das Verhalten simulierter Agenten und das Fahrverhalten an menschlichem Fahrrealismus und Sicherheit auszurichten

Durchführung strenger Closed-Loop-Ablationsstudien auf groß angelegten TPU-Clustern – unter Nutzung von agentenbasierten Auto-Research-Workflows und Metriken für das Fahrverhalten auf Flottenebene (wie Routenfortschritt, Bremskomfort, Seitenstabilität und Spurwahl) –, um Simulator-Exploitation und Distribution Shift zu mindern

Schreiben von sauberem, modularem und gut getestetem JAX-Code in den Kern-Simulations- und autonomen Fahr-Codebasen, in enger Zusammenarbeit mit Forschern und Ingenieuren aus den Bereichen Simulation, World Modeling und autonomes Fahren

Ihr Profil

Sie absolvieren derzeit ein Promotionsstudium in Informatik, Machine Learning, Robotik oder einem verwandten technischen Bereich, mit einem voraussichtlichen Abschlussdatum zwischen Dezember 2027 und August 2028 (Sie kehren nach dem Praktikum für mindestens ein akademisches Semester an die Universität zurück)

Kernkompetenz in der Implementierung (zwingend erforderlich): Fundierte Fähigkeiten in der Tensor-Implementierung und beim Debugging in Python und JAX/Flax oder PyTorch, mit praktischer Erfahrung im Training und der Modifikation moderner neuronaler Architekturen (wie Transformers, Diffusion/Flow-Modelle oder Deep RL-Netzwerke)

Fundierte Forschungsexpertise in einem der folgenden Bereiche: (a) Reinforcement Learning & Post-Training (praktische Forschungserfahrung mit Policy-Gradient-Methoden wie PPO/GRPO/REINFORCE, Off-Policy oder Offline RL wie Importance Sampling/AWR/DPO, constrained MDPs, Inverse RL oder gelernten Belohnungs- und Kritikermodellen) ODER (b) Generative World, Sequence oder Trajectory Modeling (praktische Forschungserfahrung mit Continuous Flow Matching / Rectified Flows, score-basierten Diffusions-Policies wie DDPO/DPPO/Diffuser oder spatiotemporalen autoregressiven Welt- und Trajektorienmodellen), mit grundlegender Vertrautheit im jeweils anderen Bereich

Was wir bevorzugen

Erstautor-Publikationen bei führenden machine learning- oder Robotik-Konferenzen (z. B. NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, CoRL, RSS, ICRA oder vergleichbare Foren) im Bereich RL Post-Training, Flow/Diffusion-Policy-Optimierung, generative Weltmodelle oder autonomes Fahren

Erfahrung mit Multi-Agenten-Closed-Loop-Simulation, Sim2Real-Transfer oder der Minderung von Reward-Hacking (z. B. Waymax, WOMD, NuPlan, IsaacGym/MuJoCo, adversarial traffic generation oder Diskriminator-Stabilisierung)

Erfahrung im Profiling und Skalieren von verteilten Trainings-Workloads auf TPUs oder Multi-Node-GPUs (wie XLA-Kompilierung, vektorisierte Batch-Rollouts und Speicheroptimierung) sowie Vertrautheit mit C++/Python-Schnittstellen

Hinweis: Dies ist eine hybride Praktikumsstelle vor Ort. Wir nehmen Bewerbungen laufend entgegen, bis die Stelle besetzt ist. Um für mehrere Stellen in Betracht gezogen zu werden, müssen Sie sich für jede einzeln bewerben – bitte bewerben Sie sich für die Top 3 Stellen, die Sie interessieren.

Der erwartete Stundenlohn für diese Vollzeitstelle ist unten aufgeführt. Praktikanten haben zudem Anspruch auf die Teilnahme an den großzügigen Leistungsprogrammen des Unternehmens, vorbehaltlich der Erfüllung der Teilnahmevoraussetzungen.

Stundenlohn für Promovierende 85—85 USD

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