Vereinigte Staaten
PwrQ Holdings LLC
Waymo
Senior Machine Learning Engineer, Perception LLM/VLM
Vereinigte Staaten
Mountain View, California, United States · San Francisco, California, United States
Python
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Über die Stelle
Waymo ist ein Unternehmen für autonome Fahrtechnologie mit der Mission, der weltweit vertrauenswürdigste Fahrer zu sein. Seit seiner Gründung als Google Self-Driving Car Project im Jahr 2009 konzentriert sich Waymo auf den Aufbau des Waymo Drivers – The World's Most Experienced Driver™ –, um den Zugang zur Mobilität zu verbessern und Tausende von Leben zu retten, die durch Verkehrsunfälle verloren gehen. Der Waymo Driver treibt den vollständig autonomen Ride-Hail-Service von Waymo an und kann auch auf eine Reihe von Fahrzeugplattformen und Produktanwendungsfälle angewendet werden. Der Waymo Driver hat über zehn Millionen reine Fahrgastfahrten ermöglicht, gestützt auf seine Erfahrung im autonomen Fahren von über 100 Millionen Meilen auf öffentlichen Straßen und zig Milliarden in Simulationen in über 15 US-Bundesstaaten.
Das Perception-Team entwickelt das System, das die räumlich-zeitliche Darstellung und deren semantische Bedeutung der Umgebung des autonom fahrenden Fahrzeugs (ADV) lernt, d. h. das System, das die Welt um das Auto herum „wahrnimmt“. Wir arbeiten eng mit nachgelagerten Teams an der Optimierung und Integration in den Waymo Driver zusammen. Wir betreiben eigene Forschung, um reale Probleme zu lösen, und kooperieren mit Forschungsteams bei Alphabet. Wir haben Zugriff auf Millionen von Meilen an Fahrdaten von einer Vielzahl von Sensoren, die es Ingenieuren wie Ihnen ermöglichen, (1) Methoden für kontinuierliches und effizientes Lernen aus großen Mengen realer Daten zu entwickeln, (2) Modelle und Modelltraining im großen Maßstab zu entwickeln, (3) reale Verhaltensweisen zu analysieren und Systeme für den Umgang mit den Komplexitäten der Interaktion mit der realen Welt zu entwickeln und (4) Modelle für unsere Onboard- und Offboard-Hardware zu optimieren.
Sie werden
- Entwerfen, Implementieren und Optimieren von groß angelegten kontinuierlichen Vortrainings-Pipelines für hochmoderne VLM-Foundation-Modelle.
- Durchführung von Forschung und Entwicklung zu neuartigen Vortrainings-Techniken, mit Schwerpunkt auf der effizienten Integration neuer, vielfältiger und multimodaler Datenströme (z. B. visuelle Daten von verschiedenen Sensoren) in bestehende Modelle.
- Entwicklung und rigorose Evaluierung von Metriken und Methoden zur Messung der Leistung und Übertragbarkeit von kontinuierlich vortrainierten Foundation-Modellen im Kontext des autonomen Fahrens.
- Bleiben Sie auf dem Laufenden über die neuesten Fortschritte bei großen Sprachmodellen, Vision-Language-Modellen und kontinuierlichem Lernen und übersetzen Sie relevante Forschung in produktionsreife Systeme.
Mindestanforderungen
Sie haben
- 5+ Jahre Erfahrung in Machine Learning, mit Schwerpunkt auf der Entwicklung großer Modelle (LLM, VLM oder ähnliche Foundation-Modelle).
- Nachgewiesene Expertise in LLM/VLM-Vortraining, kontinuierlichem Lernen mit großen Datensätzen.
- Starke Programmierkenntnisse in Python und deep learning Frameworks (z. B. Jax, TensorFlow, PyTorch).
- Praktische Erfahrung mit Modelltraining, -evaluierung und -bereitstellung in einer Produktionsumgebung.
- Master-Abschluss in Informatik, Elektrotechnik oder einem verwandten Fachgebiet oder gleichwertige praktische Erfahrung.
Wir bevorzugen
- Erfahrung im Fine-Tuning von Foundation-Modellen für Anwendungen im autonomen Fahren oder in der Robotik
- Kenntnisse in Prozessen zur Kuratierung und Qualitätssicherung großer Datensätze für multimodale Datensätze.
- Hintergrund in Wahrnehmung, Bewegungsplanung oder Entscheidungsfindungssystemen für autonome Fahrzeuge.
- Veröffentlichungen auf Top-Tier machine learning oder Computer Vision Konferenzen (z. B. NeurIPS, ICML, CVPR, ICCV, ECCV).
- Promotion in einem relevanten Fachgebiet.
Gehaltsspanne
Die erwartete Gehaltsspanne für diese Vollzeitstelle an Standorten in den USA ist unten aufgeführt. Das tatsächliche Einstiegsgehalt basiert auf arbeitsbezogenen Faktoren, einschließlich des genauen Arbeitsortes, der Erfahrung, der relevanten Ausbildung und des Kenntnisstandes. Ihr Recruiter kann Ihnen während des Einstellungsprozesses weitere Informationen über die spezifische Gehaltsspanne für den Standort der Stelle oder, falls die Stelle remote ausgeführt werden kann, über die spezifische Gehaltsspanne für Ihren bevorzugten Standort geben.
Waymo-Mitarbeiter sind außerdem berechtigt, am diskretionären jährlichen Bonusprogramm von Waymo, am Aktienoptionsplan und am großzügigen Leistungsprogramm des Unternehmens teilzunehmen, vorbehaltlich der Teilnahmevoraussetzungen.
$204,000—$259,000 USD
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