Vereinigte Staaten
HEARTLAND BUSINESS SYSTEMS LLC
Wayve
Staff Machine Learning Engineer, Vision Models
Vereinigte Staaten
Sunnyvale, California, United States
Python
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ÜBER UNS
Gegründet im Jahr 2017, ist Wayve der führende Entwickler von Embodied AI-Technologie. Unsere fortschrittliche KI-Software und Foundation Models ermöglichen es Fahrzeugen, jede komplexe Umgebung wahrzunehmen, zu verstehen und zu navigieren, wodurch die Nutzbarkeit und Sicherheit von automatisierten Fahrsystemen verbessert wird.
Unsere Vision ist es, Autonomie zu schaffen, die die Welt vorantreibt. Unsere intelligenten, kartenlosen und hardware-agnostischen KI-Produkte sind für Automobilhersteller konzipiert und beschleunigen den Übergang vom assistierten zum automatisierten Fahren.
In unserem schnelllebigen Umfeld entfachen große Probleme unsere Leidenschaft – wir nehmen Unsicherheit an und stellen uns komplexen Herausforderungen, um bahnbrechende Lösungen zu erschließen. Wir setzen uns hohe Ziele und bleiben in unserem Streben nach Exzellenz bescheiden, lernen und entwickeln uns ständig weiter, während wir den Weg für eine intelligentere, sicherere Zukunft ebnen.
Bei Wayve zählen Ihre Beiträge. Wir schätzen Vielfalt, begrüßen neue Perspektiven und fördern ein integratives Arbeitsumfeld; wir unterstützen uns gegenseitig, um Wirkung zu erzielen.
DIE ROLLE
Machen Sie Wayve zu der Erfahrung, die Ihre Karriere definiert!
Als Staff Machine Learning Engineer im Measurement-Team von Wayve in der KI-Evaluation, mit Sitz in unserem Büro in Sunnyvale, werden Sie die Computer-Vision- und Szenenverständnismodelle entwickeln, die Wayve zur Messung der Leistung des Wayve Drivers offline verwendet. Sie werden Technologie von unseren On-Board-Modellen und den Wayve Foundation Models in Offline-Modelle adaptieren, die Abdeckung messen, seltene Ereignisse abbauen und Fahrverhalten bewerten, und Sie werden deren Genauigkeit und Generalisierung über Fahrzeuge, Märkte und Bedingungen hinweg vorantreiben. Die rigorose Messung Ihrer eigenen Modelle ist Teil der Arbeit. Sie werden Ground Truth und Korrektheitskriterien über eine komplexe Fahr-Taxonomie definieren und diese in automatisierte Benchmarks und Beweise umwandeln, auf denen unsere Validierungs-Pipelines und Sicherheitsfälle aufbauen können.
Das Measurement-Team entwickelt und qualifiziert die Szenenverständnismodelle, die Wayve zur Offline-Messung der Fahrleistung nach Fahrten auf der Straße und in Simulationen verwendet. Offline ist dort, wo das interessante Potenzial liegt: mehr Rechenleistung pro Frame, größere Foundation Models und Zugriff auf sowohl vergangene als auch zukünftige zeitliche Kontexte, die das Fahrzeug nie hat. Die Ergebnisse sind missionskritisch und informieren direkt Entscheidungen zur Modellentwicklung und Kundenlieferungen. Sie werden in einem fokussierten, wirkungsvollen Senior-Team mit starker Eigenverantwortung, Zugriff auf Flotten-Daten von Kameras, Lidar und Simulationen sowie engen Partnern in den Bereichen On-Board-Modellierung, Evaluierung, Datenkuratierung und Simulation arbeiten.
ÜBER SIE
Um Sie als Staff Machine Learning Engineer bei Wayve erfolgreich zu machen, suchen wir nach den folgenden Fähigkeiten und Erfahrungen.
Hauptverantwortlichkeiten
- Modelle entwickeln – die Szenenverständnismodelle im Zentrum der Offline-Messung von Wayve erstellen, trainieren und feinabstimmen, wobei On-Board-Architekturen und Wayve Foundation Models für die Offline-Nutzung angepasst werden.
- Genauigkeit und Generalisierung vorantreiben – die Modellleistung über Fahrzeugplattformen, geografische Gebiete und Fahrbedingungen hinweg verbessern; Fehlermodi diagnostizieren und blinde Flecken schließen.
- Die Offline-Umgebung nutzen – die Vorteile nutzen, die das Fahrzeug nicht hat: höhere Rechenbudgets, größere Modellkapazität, bidirektionaler zeitlicher Kontext und Multi-Task- oder Joint-Representation-Learning.
- Messen, was Sie bauen – Ihre Modelle benchmarken, Qualitätsstandards festlegen und Metriken und Fehleranalysen verwenden, um die nächste Iteration zu steuern; Messung als Feedback behandeln, das die Modellierung vorantreibt.
- Beweise glaubwürdig machen – sicherstellen, dass benchmarkte Ergebnisse statistisch belastbar und geeignet sind, um Validierungs-Pipelines in großem Maßstab und unsere breiteren Sicherheitsfälle über das gesamte Produktportfolio hinweg zu speisen.
- Prioritäten abstimmen und Mentoring – täglich mit den Teams für On-Board-Modellierung, Evaluierung, Datenkuratierung und Simulation über Standorte hinweg zusammenarbeiten; die Messlatte für Engineering- und Modellierungspraktiken höher legen; andere im Team betreuen; die Prioritäten der Abteilung und des Unternehmens im Auge behalten und wie die Messarbeit diese ermöglicht.
Mindestanforderungen
Wesentlich
- 5+ Jahre Erfahrung im ML Engineering, einschließlich Training und Auslieferung von deep learning Modellen in der Produktion, mit Wegbereitung bei unklaren Modellierungsproblemen von der Skizzierung bis zu einer Richtung, auf der andere aufbauen.
- Praktische Erfahrung im Training moderner Computer-Vision-Modelle, einschließlich Transformer-basierter und multimodaler oder VLM-Architekturen für Erkennung, Segmentierung, Klassifizierung oder Szenenverständnis, auf Kamera- und/oder Lidar-Sensordaten.
- Erfahrung in der Anpassung oder Feinabstimmung großer vortrainierter oder Foundation Models und im Training gemeinsamer Repräsentationen über mehrere Aufgaben oder Ziele hinweg (mehrstufiges oder gemeinsames Training), einschließlich realer Kompromisse zwischen Daten und Verlustfunktionen.
- Beherrschung von Python und ML-Frameworks (insbesondere PyTorch), mit einer soliden Grundlage in Software-Engineering-Praktiken und Komfort mit groß angelegtem Training.
- Technische Führung auf Staff-Niveau: forschungsaffin und pragmatisch, setzt die Richtung, hebt die Messlatte und leitet funktionsübergreifende Arbeit ohne formale Linienverantwortung.
- Fähigkeit, eigene Modelle zu messen: komfortabel mit der Definition und Interpretation von Metriken, die zeigen, ob ein Modell tatsächlich verbessert wird.
Wünschenswert
- Erfahrung in 3D-Szenenverständnis und Representation Learning für geometrische und semantische Wahrnehmung, einschließlich groß angelegter semantischer Anreicherung von Fahrszenen.
- Erfahrung mit Offboard- oder Offline-Modellierung: Auto-Labeling, Modelldestillation, zeitliche oder Weltmodelle oder andere Möglichkeiten, Rechenleistung zu nutzen, die On-Board-Systeme nicht können.
- Vorerfahrung in autonomen Fahrzeugen oder Robotik mit praktischer Bereitstellung und Closed-Loop-Validierung an physischen Systemen.
- Erfahrung mit Flotten-Daten und groß angelegter verteilter Trainingsinfrastruktur.
Dies ist eine Vollzeitstelle in unserem Büro in Sunnyvale.
Das vernünftigerweise geschätzte Gehalt für diese Stelle reicht von $370,040 bis $407,330, zuzüglich eines wettbewerbsfähigen Aktienpakets.
Die tatsächliche Vergütung basiert auf den Fähigkeiten, Qualifikationen und Erfahrungen des Kandidaten.
Wayve setzt sich für die Schaffung eines inklusiven Interviewerlebnisses ein. Wenn Sie Vorkehrungen oder Anpassungen benötigen, um vollständig an unserem Interviewprozess teilzunehmen, teilen Sie uns dies bitte mit.
Wir verstehen, dass jeder über einzigartige Fähigkeiten und Erfahrungen verfügt und dass nicht jeder alle oben genannten Anforderungen erfüllt. Wenn Sie sich für selbstfahrende Autos begeistern und glauben, dass Sie das Zeug dazu haben, einen positiven Einfluss auf die Welt zu nehmen, ermutigen wir Sie zur Bewerbung.
Bei Wayve setzen wir uns für die Schaffung einer vielfältigen, fairen und respektvollen Kultur ein, die für alle integrativ ist, basierend auf ihren einzigartigen Fähigkeiten und Perspektiven, und unabhängig von Geschlecht, Rasse, Religion oder Glauben, ethnischer oder nationaler Herkunft, Behinderung, Alter, Staatsbürgerschaft, Familienstand, ziviler Partnerschaft, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Veteranenstatus, Schwangerschaft oder damit verbundenem Zustand (einschließlich Stillen) oder einer anderen gesetzlich geschützten Grundlage.
Weitere Informationen finden Sie unter Karrieren bei Wayve. wayve.ai/careers/
Um mehr darüber zu erfahren, was uns antreibt, besuchen Sie Werte bei Wayve wayve.ai/careers/
Nur für US-Kandidaten: Bitte besuchen Sie E-Verify Notice drive.google.com/file/d/1N46n3iN0AG8EPEO-hCanyyv7hzz8KgT_/view?usp=sharing und Participation and Right to Work ussc.gov/sites/default/files/pdf/employment/RightToWork.pdf
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HAFTUNGSAUSSCHLUSS: Wir werden in keiner unserer Stellenanzeigen oder Vorstellungsgespräche nach Heirat oder Schwangerschaft, Betreuungsverantwortung oder Behinderungen fragen. Wir erfassen jedoch Informationen über Betreuungsverantwortung und Behinderungen, unter anderem als Teil eines optionalen DEI-Monitoring-Formulars, um uns bei der Identifizierung von Verbesserungsmöglichkeiten in unserem Einstellungsprozess zu helfen und sicherzustellen, dass der Prozess inklusiv und diskriminierungsfrei ist.
Bei Wayve möchten wir das Beste aus allen Welten, daher betreiben wir eine hybride Arbeitsrichtlinie, die gemeinsame Zeit in unseren Büros und Werkstätten zur Förderung von Innovation, Kultur, Beziehungen und Lernen mit Zeit kombiniert, die von zu Hause aus gearbeitet wird.
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