Vereinigte Staaten
PwrQ Holdings LLC
Waymo
Senior Staff ML Engineer, Driver Understanding and Evaluation
Vereinigte Staaten
Mountain View, 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-Hailing-Service von Waymo an und kann auch auf eine Reihe von Fahrzeugplattformen und Produktanwendungsfälle angewendet werden. Der Waymo Driver hat über zehn Millionen Fahrten nur mit Fahrgästen ermöglicht, gestützt auf seine Erfahrung im autonomen Fahren von über 100 Millionen Meilen auf öffentlichen Straßen und zig Milliarden in Simulationen in 15+ US-Bundesstaaten.
Das DUE Machine Learning-Team wird skalierbare machine learning- und Datensysteme, Simulations-Workflows und Analyse-Tools entwickeln und betreiben, um die Evaluierung und die Entwickler-Journeys zu verbessern und zu beschleunigen. Es wird menschliche Expertenurteile und fortschrittliche machine learning-Modelle kombinieren, um Trainings- und Evaluierungsdaten für Hunderte von Metriken und Komponenten zu liefern, aus denen sich der Waymo Driver zusammensetzt.
Wir suchen Forscher und Softwareingenieure, die sich leidenschaftlich für die Entwicklung von machine learning-Techniken einsetzen. Diese Techniken sind für die Evaluierungssysteme unseres autonomen Dienstes bestimmt. Sie werden ein ständiger Treiber für die Verbesserung der Leistung unseres Technologie-Stacks sein.
Sie werden
- Die End-to-End-Strategie für unsere nächste Generation von machine learning-basierten Evaluierungsmetriken weiterentwickeln und wissenschaftliche und statistische Strenge über unsere Embodied AI-Anwendungen hinweg fördern
- Skalierbare Systeme für das Training und Fine-Tuning von großen generativen Modellen zur Erzeugung realistischer und interessant zu evaluierender Fahrverhalten architektonisch entwerfen und aufbauen
- Die Konzeption, Implementierung und Iteration neuartiger RL-Algorithmen, Belohnungsfunktionen und Trainingsparadigmen leiten, die auf die Erzeugung von hochgradig treuen und aufschlussreichen Fahrverhalten zugeschnitten sind
- Die Entwicklung von hochmodernen Deep Learning-Modellen und Generative AI (LLM/VLM)-Lösungen leiten. Diese Lösungen werden die menschliche Triage verbessern, Automatisierung für volumenstarke Workflows einführen und nuancierte Analysen des selbstfahrenden Verhaltens durchführen, um kritische Anomalien zu erkennen
- Proaktiv Best Practices innerhalb von Alphabet und der breiteren Industrie überwachen und assimilieren, um ein neuartiges Reinforcement Learning from Human Preference (RLHF)-basiertes Datenerfassungs- und Evaluierungssystem zu entwickeln
- Technisches Mentoring, Anleitung und Vordenkerrolle für andere Ingenieure innerhalb des Teams und in kooperierenden Gruppen bieten
- Mehrere Teams – einschließlich Driver Understanding, Simulation, System Engineering, Research und Onboard Software – auf eine kohärente Evaluierungsstrategie ausrichten und führen, um die funktionsübergreifende Abstimmung bei Zielen und Prioritäten sicherzustellen
Sie haben
- PhD-Abschluss in Informatik, Machine Learning, Künstliche Intelligenz oder einem verwandten technischen Fachgebiet oder gleichwertige praktische Erfahrung
- 10+ Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung von Machine Learning-Modellen, mit einem signifikanten Fokus auf Reinforcement Learning
- 2+ Jahre Erfahrung im People Management
- Nachgewiesene Expertise in deep learning, Sequenzmodellierung und generativen Modellen
- Starke Publikationsliste oder Erfolgsbilanz bei der Lieferung wirkungsvoller Projekte in RL oder verwandten Bereichen
- Kenntnisse in Python und gängigen ML-Frameworks (z. B. JAX, TensorFlow)
- Erfahrung mit groß angelegtem verteiltem Training und Datenverarbeitung
- Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe und unklare technische Projekte von der Konzeption bis zum Abschluss zu leiten
Wir bevorzugen
- 12+ Jahre relevante Erfahrung in ML/RL-Forschung und -Anwendung
- Erfahrung im Bereich autonome Fahrzeuge, Robotik oder komplexe Simulationsumgebungen
- Tiefes Verständnis von State-of-the-Art RL-Techniken, einschließlich derjenigen, die für das Fine-Tuning großer Modelle verwendet werden (z. B. aus menschlichem Feedback/Präferenzen)
- Vertrautheit mit groß angelegten Simulationsplattformen und deren Integration in ML-Trainings-Workflows
- Erfahrung in der Konzeption und Verwendung von Metriken zur Bewertung komplexer KI-Systeme
- Erfolgsbilanz in der technischen Führung, Beeinflussung von Stakeholdern auf Senior-Ebene und Förderung von Innovationen über Teamgrenzen hinweg
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe technische Konzepte klar zu artikulieren
Die erwartete Gehaltsspanne für diese Vollzeitstelle über US-Standorte hinweg ist unten aufgeführt. Das tatsächliche Einstiegsgehalt basiert auf arbeitsbezogenen Faktoren, einschließlich des genauen Arbeitsortes, der Erfahrung, der relevanten Ausbildung und des Qualifikationsniveaus. Ihr Recruiter kann Ihnen während des Einstellungsverfahrens 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.
Gehaltsspanne $281,000—$356,000 USD
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