Vereinigte Staaten
PwrQ Holdings LLC
Waymo
Staff Machine Learning Engineer, Infrastructure
Vereinigte Staaten
Mountain View, California, United States · San Francisco, California, United States
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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 Bau des Waymo Driver – 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 Waymos vollständig autonomes Ride-Hailing-Service 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.
Treten Sie unserem ML-Infrastruktur-Engineering-Team bei und entwickeln Sie hochmoderne, ultrarealistische Multi-Agenten-Simulationen unter Verwendung von Foundation Models weiter. In dieser Rolle arbeiten Sie an der Schnittstelle von ML-Infrastruktur, Foundation Models und Simulationstechnik, mit besonderem Fokus auf das Schreiben von leistungsstarker Geschäfts- und Simulationslogik in JAX/TensorFlow, die direkt auf TPUs läuft, um realistische Umgebungen für Reinforcement Learning (RL) zu ermöglichen.
Was Sie tun werden
- Entwerfen, Erstellen und Optimieren von realistischen Simulationsumgebungen und Geschäftslogik, die auf TPUs mit JAX und TensorFlow laufen. Implementieren und Optimieren von groß angelegten Modell- und Datenparallelitätsstrategien für das Training und die Ausführung von Foundation Models auf TPU-Hardware.
- Enge Zusammenarbeit mit Modellierungsteams zur Integration von Foundation Models in Simulationspipelines.
- Treiben von technischen Architekturen und Systemdesigns von der Datenverarbeitung bis zur Simulation, um Geschäfts- und Leistungsziele zu erreichen.
- Profilieren von Systemen, Identifizieren von Leistungsengpässen über ML-Beschleuniger hinweg und Optimieren der End-to-End-Ausführungsgeschwindigkeit.
- Übersetzen von Produkt- und Geschäftszielen in konkrete technische Anforderungen und Systemliefergegenstände.
Mindestanforderungen
- 6+ Jahre professionelle Software-Engineering-Erfahrung, davon mindestens 4 Jahre mit Fokus auf machine learning-Infrastruktur (Skalierung, Training, Optimierung und Bereitstellung von groß angelegten ML-Systemen).
- Direkte ML-Programmiererfahrung auf TPU- und GPU-Hardware unter Verwendung von Frameworks wie JAX, PyTorch oder TensorFlow.
- Nachgewiesene praktische Erfahrung in der Skalierung großer Modelle unter Verwendung von Modellparallelität, Datenparallelität oder verteilten Trainingstechniken.
- Starkes Verständnis von hochmodernen ML-Modellen (z. B. autoregressive Transformer) und praktische Kenntnisse von ML-Beschleuniger-Profiling-Tools zur Diagnose von Engpässen.
- Nachgewiesene Fähigkeit, mehrdeutige technische Initiativen eigenständig und End-to-End zu leiten und robuste Bibliotheken, Pipelines und Entwickler-Tools zu erstellen.
- Starke verbale und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten zur effektiven Zusammenarbeit in verteilten, funktionsübergreifenden Teams.
Bevorzugte Qualifikationen
- Praktische Erfahrung in Reinforcement Learning (RL), Sim2Real-Transfer oder Robotik.
- Erfahrung mit verteilten ML-Frameworks und Beschleunigern wie GPU/TPU.
- Fachkenntnisse in den Bereichen autonome Fahrsysteme, Multi-Agenten-Simulationen oder realistische Weltmodellierung.
Die erwartete Gehaltsspanne für diese Vollzeitposition an US-Standorten ist unten aufgeführt. Das tatsächliche Einstiegsgehalt basiert auf arbeitsbezogenen Faktoren, einschließlich des genauen Arbeitsortes, der Erfahrung, der relevanten Ausbildung und des Kenntnisstands. Ihr Recruiter kann Ihnen während des Einstellungsprozesses weitere Informationen zur spezifischen Gehaltsspanne für den Standort der Stelle oder, falls die Stelle remote ausgeführt werden kann, zur spezifischen Gehaltsspanne für Ihren bevorzugten Standort geben.
Waymo-Mitarbeiter sind außerdem berechtigt, am diskretionären jährlichen Bonusprogramm, am Aktienoptionsplan und am großzügigen Leistungsprogramm von Waymo teilzunehmen, vorbehaltlich der Teilnahmevoraussetzungen.
Gehaltsspanne
$251,000—$310,000 USD
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