Ingeniero/a de Algoritmos, Aprendizaje por Refuerzo

Estados Unidos

San Francisco, California, Estados Unidos · Houston, Texas, Estados Unidos

Python

Traducción automática. Consulta el original.

Introducción de la empresa

En Bot Auto, estamos revolucionando el transporte de mercancías con nuestros camiones autónomos de vanguardia, mejorando la calidad de vida de las comunidades de todo el mundo. Con la agilidad de una startup y la sabiduría de expertos experimentados, nuestro equipo ha logrado numerosos avances mundiales e innovaciones sin precedentes. Unidos por una visión compartida, creamos soluciones innovadoras que impulsan el futuro del transporte. Únete a nosotros y transforma tus ideas en realidad.

Descripción del puesto

Buscamos un/a Ingeniero/a de ML/RL para unirse a nuestro equipo de Algoritmos y liderar el desarrollo de nuestra arquitectura de comportamiento unificada. En este puesto, ayudarás a cerrar la brecha entre la simulación y el mundo real desarrollando un marco de políticas escalable que represente tanto nuestra política ego L4 como una población diversa de agentes simulados. Trabajarás en la intersección del Aprendizaje por Refuerzo Multiagente (MARL) y el diseño de sistemas críticos para la seguridad para garantizar que nuestros semirremolques autónomos naveguen por las autopistas con una seguridad y precisión sobrehumanas.

Responsabilidades clave

Modelado de Comportamiento: Desarrollar y entrenar políticas diversas y condicionadas que simulen comportamientos de conducción realistas para poner a prueba y validar nuestra pila de conducción autónoma.

Aprendizaje con Restricciones de Seguridad: Liderar la investigación e implementación de algoritmos avanzados de RL para garantizar que las métricas de seguridad se traten como restricciones primarias en el proceso de aprendizaje.

Diseño de Recompensas y Objetivos: Colaborar con equipos multifuncionales para diseñar funciones de recompensa y métricas de evaluación robustas que equilibren la seguridad, el progreso y la comodidad.

Pipelines de Entrenamiento Escalables: Contribuir a la optimización de nuestros entornos de entrenamiento a gran escala y de alto rendimiento para permitir una iteración rápida en escenarios complejos multiagente.

Arquitectura de Modelos: Avanzar en nuestras arquitecturas neuronales de última generación para mejorar el razonamiento espacial, la planificación a largo plazo y la modelización de interacciones.

Colaboración Interdepartamental: Trabajar en estrecha colaboración con los equipos de Simulación y Planificación para integrar modelos de grado de investigación en software de calidad de producción y crítico para la seguridad.

Cualificaciones requeridas

Experiencia profesional en RL: Trayectoria demostrada en el entrenamiento y despliegue de algoritmos de RL profundo (por ejemplo, PPO, SAC) para sistemas robóticos o autónomos complejos del mundo real.

Dominio técnico: Experiencia en Python y PyTorch; sólida comprensión de las arquitecturas modernas de deep learning y las técnicas de optimización.

Formación académica: Máster o Doctorado en Informática, Robótica o un campo cuantitativo relacionado.

Intuición científica: Capacidad para diagnosticar y resolver desafíos fundamentales en el entrenamiento de RL, como la gestión de la varianza y el desplazamiento de la distribución.

Cualificaciones preferidas

Especialización en RL seguro: Experiencia con marcos de optimización con restricciones o aprendizaje crítico para la seguridad.

Sistemas Multiagente: Experiencia en estabilidad de entrenamiento MARL, incluyendo estrategias de auto-juego y ejecución descentralizada.

Dominio de la conducción autónoma: Familiaridad con la dinámica del vehículo y la planificación de comportamiento, particularmente para entornos de autopistas de larga distancia.

Información adicional

Compensación: Salario competitivo basado en la experiencia, con oportunidades de bonificaciones por rendimiento y acciones.

Beneficios: Seguro médico completo, tiempo libre remunerado y la oportunidad de trabajar en la vanguardia de la industria de camiones autónomos.

Idiomas

Ingeniero/a de Algoritmos, Aprendizaje por Refuerzo

Introducción de la empresa

Descripción del puesto

Responsabilidades clave

Cualificaciones requeridas

Cualificaciones preferidas

Información adicional

Tu próximo empleoya está buscándote.

Más oportunidades con un solo perfil

Sigue explorando

Analista del Centro de Operaciones y Seguridad de Red (NOSC)

Ingeniero Junior de Sistemas de Seguridad de la Información (ISSE)

Administrador de sistemas (Windows/Linux)