Estados Unidos
Temple Health
Toyota Research Institute
Ingeniero/a de Investigación Senior, Visión por Computadora (LFV/WFM)
Estados Unidos
Los Altos, California, United States
PythonAWSDockerKubernetes
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
En Toyota Research Institute (TRI), tenemos la misión de mejorar la calidad de vida humana. Estamos desarrollando nuevas herramientas y capacidades para amplificar la experiencia humana. Para liderar este cambio transformador en la movilidad, hemos formado un equipo de clase mundial que avanza el estado del arte en IA, robótica, conducción y ciencias de materiales.
El equipo de Aprendizaje a Partir de Vídeos (LFV) desarrolla modelos fundacionales del mundo que aprovechan datos multimodales a gran escala (RGB, profundidad, flujo, semántica, acciones, táctiles, audio, etc.) de múltiples dominios para potenciar tareas de IA incorporada posteriores. Nuestros temas de interés incluyen Generación de Vídeo, Modelos del Mundo, Reconstrucción 4D, Modelos Multimodales, Geometría Multivista, Aumento de Datos y modelos de Vídeo-Lenguaje-Acción, con un enfoque principal en aplicaciones incorporadas como robótica y conducción. Estamos logrando avances en algunos de los desafíos científicos más difíciles en torno al razonamiento espacio-temporal, y cómo esto puede conducir al despliegue de agentes autónomos en entornos no estructurados del mundo real.
Nuestro equipo está buscando un Ingeniero/a de Investigación para ayudar a desarrollar y desplegar nuestros modelos fundacionales del mundo (WFMs) hacia sus hitos clave en el dominio de la conducción autónoma. A medida que nuestros WFMs escalan tanto en capacidad como en ambición, necesitamos un/a ingeniero/a sólido/a que pueda cerrar la brecha entre las ideas de investigación y los sistemas de calidad de producción. Este no es un puesto tradicional de ingeniería de software; trabajará directamente con científicos/as de investigación, comprenderá la investigación lo suficientemente profundo como para tomar decisiones técnicas independientes y desempeñará un papel clave en la habilitación del despliegue de avances de investigación clave en entornos cercanos a la producción.
Como Ingeniero/a de Investigación, será responsable de dar soporte y optimizar el entrenamiento distribuido a gran escala de modelos de difusión y transformadores; mantener la infraestructura que ingiere, unifica y sirve conjuntos de datos multimodales heterogéneos a escala; y desarrollar herramientas y pipelines que aceleren el ciclo de investigación a resultados. Trabajará en estrecha colaboración con los investigadores/as para prototipar nuevas ideas, ejecutar experimentos y ayudar a enviar nuestros modelos más exitosos hacia aplicaciones del mundo real con impacto real.
Este puesto requiere una estrecha colaboración con múltiples divisiones de TRI (Robótica, Conducción Automatizada, Conducción Interactiva Humana, etc.), así como con socios externos de Toyota y Universidades, y la capacidad de reconciliar y priorizar requisitos posiblemente contrapuestos en una combinación de entornos de investigación y producción de ritmo rápido.
Responsabilidades
- Colaborar directamente con científicos/as de investigación para implementar, iterar y evaluar nuevas arquitecturas, objetivos, conjuntos de datos y estrategias de entrenamiento. Traducir prototipos de investigación en código limpio, mantenible y reutilizable que se compartirá entre múltiples equipos de TRI y el ecosistema más amplio de Toyota.
- Construir y mantener pipelines escalables para la ingesta, conversión, validación y servicio de conjuntos de datos heterogéneos (multivista, multimodal, multi-incorporación, etc.), en robótica y conducción autónoma, en formatos unificados listos para entrenar. Rastrear e integrar nuevos conjuntos de datos públicos e internos a medida que estén disponibles.
- Dar soporte y optimizar el entrenamiento distribuido a gran escala de modelos fundacionales del mundo en clústeres multi-GPU y multinodo. Gestionar flujos de trabajo de experimentos, perfiles, depuración y barridos de hiperparámetros para garantizar un rendimiento óptimo de manera oportuna.
- Desarrollar herramientas para la inspección de conjuntos de datos, el seguimiento de experimentos, la evaluación de modelos, la gestión de recursos de GPU y la visualización. Automatizar flujos de trabajo repetitivos para mejorar la velocidad del equipo.
- Trabajar con otros equipos de TRI y afiliados de Toyota para configurar pipelines compartidos, incorporar sus datos y dar soporte a esfuerzos conjuntos de entrenamiento y evaluación.
- Producir código mantenible y bien documentado. Contribuir a herramientas internas y lanzamientos de código abierto a la comunidad científica.
Cualificaciones
- Máster o Doctorado en Ciencias de la Computación, Ingeniería Eléctrica, Machine Learning, o un campo relacionado, con un mínimo de 2 años de experiencia relevante y sólidas habilidades de ingeniería de software.
- Profundo dominio de Python, PyTorch, y la cadena de herramientas Unix/Linux. Comodidad trabajando en flujos de trabajo basados en terminales y SSH en clústeres de GPU compartidos.
- Experiencia práctica con entrenamiento de deep learning a gran escala, incluyendo entrenamiento distribuido (DDP, FSDP, DeepSpeed o similar), perfilado de GPU y depuración de fallos de entrenamiento a escala.
- Experiencia en la construcción de pipelines de datos para conjuntos de datos heterogéneos o multimodales (imágenes, vídeo, profundidad, nubes de puntos, acciones, etc.).
- Experiencia con modelos de difusión de vídeo, reconstrucción 3D/4D y geometría multivista.
- Es proactivo/a, autodirigido/a y se siente cómodo/a operando con ambigüedad en un entorno impulsado por la investigación que abarca múltiples divisiones.
- Es un/a compañero/a de equipo fiable que se comunica con claridad y asume la responsabilidad de los problemas de principio a fin.
Cualificaciones Adicionales
- Experiencia con infraestructura de entrenamiento en la nube (AWS SageMaker, EC2) y flujos de trabajo contenerizados (Docker, Kubernetes).
- Familiaridad con formatos de datos estándar y pipelines de recopilación (ROS, MCAP, HDF5, etc.), así como con entornos de simulación.
- Dominio de herramientas modernas de desarrollo asistido por IA (por ejemplo, Copilot, Cursor, Claude Code) para acelerar los flujos de trabajo de ingeniería.
- Un historial de contribuciones a proyectos de código abierto o publicaciones en sedes de primer nivel (CVPR, ICLR, NeurIPS, RSS, ICRA, etc.) es una ventaja, pero no es obligatorio.
Por favor, incluya enlaces a cualquier contribución relevante de código abierto o resúmenes de proyectos técnicos con su solicitud.
Por favor, consulte este Aviso de Privacidad del Candidato para informarle sobre las categorías de información personal que recopilamos de las personas que consultan y/o solicitan trabajar para Toyota Research Institute, Inc. o sus subsidiarias, incluyendo Toyota A.I. Ventures GP, L.P., y los fines para los cuales utilizamos dicha información personal.
Es ilegal en Massachusetts exigir o administrar una prueba de polígrafo como condición de empleo o empleo continuado. Un empleador que viole esta ley estará sujeto a sanciones penales y responsabilidad civil. De conformidad con la Ordenanza de Oportunidad Justa de San Francisco, consideraremos a los solicitantes cualificados con antecedentes de arresto y condena para el empleo.
El rango salarial para este puesto al inicio del empleo se espera que esté entre $180,000 y $258,750/año para puestos en California.
El salario base ofrecido dependerá de múltiples factores individualizados, incluyendo, entre otros, la experiencia del candidato/a, sus habilidades, conocimientos relacionados con el puesto y la ubicación en el mercado. TRI ofrece un generoso paquete de beneficios que incluye seguro médico, dental y de visión, elegibilidad para 401(k), beneficios de tiempo libre remunerado (incluyendo vacaciones, días por enfermedad y permiso parental), y una estructura de bonificación anual en efectivo. Se proporcionarán detalles adicionales sobre estos planes de beneficios si un empleado recibe una oferta de empleo.
TRI se nutre de una comunidad diversa e inclusiva de personas con orígenes, educación y experiencias de vida únicas. Estamos dedicados a fomentar un entorno innovador y colaborativo viviendo los valores que son una parte esencial de nuestra cultura. Creemos que la diversidad nos hace más fuertes y estamos orgullosos de ofrecer Igualdad de Oportunidades de Empleo para todos, sin importar la raza, color, credo, género, identidad o expresión de género, orientación sexual, origen nacional, edad, discapacidad física o mental, condición médica, religión, estado civil, información genética, condición de veterano, o cualquier otra condición protegida por las leyes federales, estatales o locales.
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