Estados Unidos
The MITRE Corporation
Waymo
Ingeniero/a de ML Staff, Rendimiento y Eficiencia de Modelos Generativos
Estados Unidos
Mountain View, California, United States · New York, New York, United States
PythonC++
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Waymo es una empresa de tecnología de conducción autónoma con la misión de ser el conductor de mayor confianza del mundo. Desde sus inicios como el Proyecto de Coche Autónomo de Google en 2009, Waymo se ha centrado en construir el Conductor Waymo —El Conductor Más Experimentado del Mundo™— para mejorar el acceso a la movilidad y salvar miles de vidas que se pierden en accidentes de tráfico. El Conductor Waymo impulsa el servicio de taxi autónomo de Waymo y también puede aplicarse a una gama de plataformas de vehículos y casos de uso de productos. El Conductor Waymo ha proporcionado más de diez millones de viajes solo para pasajeros, gracias a su experiencia conduciendo autónomamente más de 100 millones de millas en carreteras públicas y decenas de miles de millones en simulación en más de 15 estados de EE. UU.
Waymo es una empresa de tecnología de conducción autónoma con la misión de ser el conductor de mayor confianza del mundo. Desde sus inicios como el Proyecto de Coche Autónomo de Google en 2009, Waymo se ha centrado en construir el Conductor Waymo —El Conductor Más Experimentado del Mundo™— para mejorar el acceso a la movilidad y salvar miles de vidas que se pierden en accidentes de tráfico. El Conductor Waymo impulsa el servicio de taxi autónomo de Waymo y también puede aplicarse a una gama de plataformas de vehículos y casos de uso de productos. El Conductor Waymo ha proporcionado más de diez millones de viajes solo para pasajeros, gracias a su experiencia conduciendo autónomamente más de 100 millones de millas en carreteras públicas y decenas de miles de millones en simulación en más de 15 estados de EE. UU.
El Equipo de Simuladores de Waymo crea simulaciones de última generación de entornos realistas para la prueba, entrenamiento y validación del Conductor Waymo. Nuestro equipo es un grupo diverso y colaborativo de ingenieros de machine learning (ML), ingenieros de software e ingenieros de investigación de ML. Desarrollamos soluciones de simulación líderes en la industria utilizando algoritmos avanzados de ML generativos y reconstructivos, para modelar el mundo real, abarcando agentes realistas, carreteras, sistemas de tráfico, clima y el conjunto completo de sensores (Cámara, Lidar, Radar).
Para acelerar la fidelidad, escalabilidad, controlabilidad y riqueza de nuestras simulaciones, estamos ampliando las fronteras del modelado del mundo en 3D. Aprovechamos tecnologías de ML de última generación entrenadas en conjuntos de datos a gran escala para crear mundos virtuales dinámicos y semánticamente ricos, que impactan directamente en el desarrollo y la validación del Conductor Waymo.
En este puesto, reportarás a un Gerente Senior de Ingeniería Staff.
Tus responsabilidades
- Analizar arquitecturas de modelos e identificar cuellos de botella en el rendimiento de entrenamiento e inferencia (por ejemplo, ancho de banda de memoria, cómputo, comunicación).
- Aplicar y desarrollar técnicas como la cuantización (por ejemplo, FP8, INT4), poda, destilación de conocimiento y mecanismos de atención eficientes.
- Optimizar el código del modelo para aceleradores de hardware específicos (TPUs, GPUs), aprovechando las características del compilador y las bibliotecas de bajo nivel (por ejemplo, XLA).
- Experimentar con diferentes estrategias de partición y fragmentación de modelos (por ejemplo, paralelismo de datos, tensor, pipeline, paralelismo de expertos) para mejorar la escalabilidad y la eficiencia.
- Diseñar e implementar soluciones de servicio de baja latencia y alto rendimiento para modelos generativos y optimizar pipelines de entrenamiento para reducir el tiempo de entrenamiento.
- Construir y mantener herramientas para el análisis de rendimiento, perfilado (por ejemplo, xprof) y depuración de modelos de ML.
Tus requisitos
- Máster o Doctorado en Ciencias de la Computación, Machine Learning, Robótica o un campo relacionado.
- 5+ años de experiencia con arquitecturas de deep learning (especialmente Transformers, Modelos de Difusión, MoEs), algoritmos y técnicas de optimización.
- Dominio de JAX, Flax y potencialmente TensorFlow/PyTorch.
- Experiencia en el uso de herramientas de perfilado (por ejemplo, XProf, Perfetto, NVIDIA Nsight) para diagnosticar problemas de rendimiento en cargas de trabajo de ML.
- Experiencia práctica con cuantización, poda, destilación y otros métodos de compresión de modelos.
- Sólidas habilidades de programación en Python y potencialmente C++, con experiencia en las mejores prácticas de desarrollo de software.
Preferimos
- Conocimiento de las arquitecturas TPU y GPU y cómo optimizar el código para ellas.
- Familiaridad con compiladores de ML como XLA y comprensión de cómo traducen código de alto nivel a instrucciones de hardware eficientes.
- Comprensión de conceptos relacionados con el entrenamiento y servicio de modelos en múltiples dispositivos y máquinas.
- Experiencia contribuyendo a frameworks y bibliotecas que mejoran la velocidad de entrenamiento y la escalabilidad (por ejemplo, JAX, Gemax, XManager).
El rango salarial base esperado para este puesto a tiempo completo en ubicaciones de EE. UU. se indica a continuación. El salario inicial real se basará en factores relacionados con el puesto, incluida la ubicación exacta de trabajo, la experiencia, la formación y educación relevantes, y el nivel de habilidad. Su reclutador puede compartir más información sobre el rango salarial específico para la ubicación del puesto o, si el puesto se puede realizar de forma remota, el rango salarial específico para su ubicación preferida, durante el proceso de contratación.
Rango salarial $251,000—$310,000 USD
Los empleados de Waymo también son elegibles para participar en el programa discrecional de bonificación anual de Waymo, el plan de incentivos de acciones y el generoso programa de beneficios de la Compañía, sujeto a los requisitos de elegibilidad.
Más oportunidades con un solo perfil
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