pony.ai

18 sept 2026

Ingeniero de Machine Learning - Aprendizaje por Refuerzo

Estados Unidos

Fremont, California, United States

Python

Traducción automática. Consulta el original.

Sobre la oportunidad

Fundada en 2016 en Silicon Valley, Pony.ai se ha convertido rápidamente en un líder mundial en movilidad autónoma y es pionera en la expansión de tecnologías y servicios de movilidad autónoma en una red de centros en rápida expansión por todo el mundo. Con unidades de negocio de Robotaxi, Robotruck y Vehículos de Propiedad Personal (POV), Pony.ai es un referente del sector en la comercialización de la conducción autónoma y mantiene el compromiso de desarrollar las capacidades de conducción autónoma más seguras a escala global. La posición de liderazgo de Pony.ai ha sido reconocida por la CNBC, que clasificó a Pony.ai en el puesto #10 de su lista CNBC Disruptor de las 50 empresas tecnológicas más innovadoras y disruptivas de 2022. En junio de 2023, Pony.ai fue reconocida en la lista inaugural “XB100” de 2023 de XPRIZE y Bessemer Venture Partners, que recoge las 100 principales empresas privadas de tecnología profunda del mundo, situándose en el puesto #12 a nivel global. A fecha de agosto de 2023, Pony.ai ha acumulado casi 21 millones de millas de conducción autónoma en todo el mundo. Pony.ai salió a bolsa en el NASDAQ en noviembre de 2024.

Responsabilidad

Construir sistemas escalables para entrenar y ajustar modelos generativos grandes que produzcan comportamientos de conducción realistas e informativos para evaluación y cobertura de escenarios.

Implementar e iterar sobre métodos de estilo RL: algoritmos, objetivos de recompensa/preferencia y configuraciones de entrenamiento adecuadas para comportamientos perspicaces y de alta fidelidad en flujos de trabajo alineados con la simulación (mentalidad de evaluación de circuito cerrado).

Enviar soluciones de deep learning (incluyendo LLM / VLM cuando sea apropiado) que mejoren la clasificación dirigida por humanos, automaticen flujos de trabajo de alto volumen y respalden el análisis matizado del comportamiento de conducción autónoma para detectar anomalías críticas.

Gestionar ML orientado a producción para la evaluación a escala de flotas: entrenamiento, optimización, monitorización e iteración de modelos utilizados para juzgar el rendimiento en una gran exposición en el mundo real.

Diseñar y evolucionar sistemas de datos + evaluación inspirados en RL a partir de preferencias humanas (RLHF) y paradigmas relacionados, convirtiendo señales de preferencia/juicio en bucles de entrenamiento y evaluación repetibles y escalables.

Colaborar ampliamente con equipos como Predicción, Planificación, Investigación y líderes de plataforma/ingeniería para lograr mejoras transversales con métricas claras.

Requisitos mínimos

Máster o Doctorado en Ciencias de la Computación, Machine Learning, IA o un campo relacionado, o experiencia práctica equivalente.

Experiencia práctica en la construcción y aplicación de ML en entornos de calidad de producción, con un fuerte componente de RL (aprendizaje de políticas, optimización de preferencias/retroalimentación, o pipelines de RL offline/online).

Profundidad en deep learning, modelado de secuencias y modelos generativos.

Impacto demostrado a través de publicaciones sólidas o un historial claro de envío de sistemas de ML de impacto de extremo a extremo.

Experiencia con entrenamiento distribuido a gran escala y procesamiento de datos a gran escala.

Capacidad para liderar trabajo técnico ambiguo desde la formulación del problema hasta la entrega fiable.

Preferido

Experiencia en vehículos autónomos, robótica o entornos de simulación complejos.

Sólido conocimiento de RL moderno y técnicas post-entrenamiento en LLM, dLLM, VLA y generaciones de vídeo.

Integración práctica de plataformas de simulación con flujos de trabajo de entrenamiento y evaluación de ML.

Fluidez en Python y frameworks como PyTorch.

Experiencia definiendo y operando métricas para sistemas de IA complejos y críticos para la seguridad.

Liderazgo técnico: influir en las partes interesadas, alinear equipos y elevar el listón de la rigurosidad de la evaluación.

Excelentes habilidades de comunicación: explicaciones sencillas de compensaciones complejas.

Compensación y Beneficios

Rango de Salario Base: $150,000 - $250,000 Anual

La compensación puede variar fuera de este rango dependiendo de muchos factores, incluyendo las cualificaciones, habilidades, competencias, experiencia y ubicación del candidato. El pago base es una parte de la Compensación Total y este puesto puede ser elegible para bonos/incentivos y unidades de acciones restringidas.

Además, proporcionamos los siguientes beneficios a los empleados elegibles:

Plan de Atención Médica (Médico, Dental y Visión)

Plan de Jubilación (401k Tradicional y Roth)

Seguro de Vida (Básico, Voluntario y AD&D)

Tiempo Libre Remunerado (Vacaciones y Días Festivos)

Permiso Familiar (Maternidad, Paternidad)

Incapacidad a Corto y Largo Plazo

Comida y Snacks Gratuitos

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