Estados Unidos
PwrQ Holdings LLC
Wayve
Científico aplicado / Machine Learning Engineer
Estados Unidos
Sunnyvale, California, United States
PythonGo
Traducción automática. Consulta el original.
SOBRE NOSOTROS
Fundada en 2017, Wayve es el desarrollador líder de tecnología de IA incorporada (Embodied AI). Nuestro software de IA avanzado y nuestros modelos fundacionales permiten a los vehículos percibir, comprender y navegar por cualquier entorno complejo, mejorando la usabilidad y la seguridad de los sistemas de conducción automatizada.
Nuestra visión es crear una autonomía que impulse al mundo hacia adelante. Nuestros productos de IA inteligentes, sin mapas y agnósticos al hardware, están diseñados para fabricantes de automóviles, acelerando la transición de la conducción asistida a la automatizada.
En nuestro entorno de ritmo rápido, los grandes problemas nos motivan: aceptamos la incertidumbre, inclinándonos hacia desafíos complejos para desbloquear soluciones innovadoras. Apuntamos alto y nos mantenemos humildes en nuestra búsqueda de la excelencia, aprendiendo y evolucionando constantemente mientras allanamos el camino hacia un futuro más inteligente y seguro.
En Wayve, tus contribuciones importan. Valoramos la diversidad, adoptamos nuevas perspectivas y fomentamos un entorno de trabajo inclusivo; nos apoyamos mutuamente para generar impacto.
¡Haz que Wayve sea la experiencia que defina tu carrera!
Wayve está construyendo IA incorporada para el mundo físico, comenzando con la conducción autónoma. En lugar de las pilas modulares diseñadas manualmente que definieron la primera era de la conducción autónoma, fuimos pioneros en AV2.0: una única red neuronal de extremo a extremo que aprende a conducir a partir de datos brutos de sensores y se generaliza a nuevas ciudades, vehículos y condiciones. Nuestros modelos fundacionales, la familia GAIA de modelos generativos del mundo y la familia LINGO de modelos de visión-lenguaje-acción, permiten a los vehículos percibir, razonar y actuar en el mundo abierto. Hemos conducido con aprendizaje zero-shot a través de cientos de ciudades en tres continentes, y ahora estamos escalando desde la prueba de la ciencia hasta su despliegue con fabricantes de automóviles y socios de movilidad líderes, incluidos Nissan, Stellantis y Uber.
El puesto
Este puesto se encuentra en la organización de Plataforma de IA, en el ciclo de datos (data flywheel) que impulsa cada modelo que lanzamos. La tesis es simple y acumulativa: cuanto más inteligentemente curemos, enriquezcamos y evaluemos la experiencia de conducción en el mundo real que genera nuestra flota, más rápido mejorarán nuestros modelos fundacionales y más lejos se generalizarán a través de geografías, encarnaciones y plataformas OEM. A medida que el despliegue escala, el cuello de botella se desplaza de la capacidad bruta del modelo a la calidad e inteligencia del motor de datos y al rigor de cómo medimos el progreso. Ese es el problema del que serás responsable.
Este es un puesto de doble vía: estamos contratando como Applied Scientist o Machine Learning Engineer, en nivel TC3 (Senior) o TC4 (Staff / Tech Lead), calibrado según tu experiencia. Estamos abiertos a la especialización. Hay tres áreas en las que estamos contratando, y puedes profundizar en cualquiera de ellas:
- Curación de datos: extrae datos de flotas a escala mundial para los momentos raros, de cola larga y críticos para la seguridad que hacen avanzar al modelo.
- Enriquecimiento de datos: convierte la experiencia de conducción bruta en datos de entrenamiento de alta señal a través de enriquecimiento, etiquetado y calidad de datos (semi)automatizados a escala.
- Evaluación de modelos fundacionales: define cómo sabemos que un modelo fundacional de conducción está mejorando genuinamente, tanto offline como en bucle cerrado.
En el día a día, el puesto también abarca la pila más amplia de modelos fundacionales, incluidos modelos de visión-lenguaje-acción y visión-lenguaje para IA incorporada, modelado del mundo, aprendizaje de políticas, aprendizaje por refuerzo y modelado de recompensas.
Responsabilidades clave
- Extraer datos de flotas a escala mundial para eventos raros, de cola larga y críticos para la seguridad utilizando aprendizaje activo, muestreo inteligente y recuperación y deduplicación basadas en embeddings.
- Determinar qué constituye un buen conjunto de datos de entrenamiento: qué datos, mezcla y equilibrio realmente hacen avanzar al modelo, y convertir eso en una curación repetible a través de ciudades, equipos de sensores y encarnaciones.
- Construir enriquecimientos de alta calidad de los que dependan los equipos de toda la empresa, a través de tuberías de enriquecimiento y etiquetado (semi)automatizadas y calidad de datos a escala.
- Construir y ajustar modelos preentrenados a gran escala, y ejecutar experimentos a menor escala para probar y reducir riesgos de ideas antes de comprometer una computación seria.
- Ayudar a construir el mejor VLM / VLA incorporado del mundo para la conducción (la línea LINGO): impulsar la percepción multimodal, el razonamiento, el lenguaje y la acción.
- Diseñar una evaluación rigurosa offline y en bucle cerrado: métricas y puntos de referencia que se correlacionen con el comportamiento real en carretera y la seguridad, con una cobertura deliberada de escenarios raros y críticos para la seguridad.
- Utilizar la evaluación basada en modelos del mundo (GAIA) para sondear escenarios contrafactuales de "qué pasaría si" de forma segura, repetible y a escala.
- Contribuir en toda la pila más amplia de modelos fundacionales según lo exija el trabajo: modelos generativos del mundo (GAIA), aprendizaje de políticas, aprendizaje por refuerzo y modelado de recompensas.
Sobre ti
Esencial
- Un máster con alrededor de 6 o más años de experiencia relevante, o un doctorado con 2 o más años, en informática, machine learning, robótica, matemáticas o un campo relacionado (requerido).
- Sólidos fundamentos de ML y software, y un historial de llevar el ML desde la investigación a sistemas de producción que funcionan a escala.
- Fortaleza práctica en una o más de las siguientes áreas: curación de datos, entrenamiento de modelos fundacionales, manipulación de datos a gran escala y evaluación de modelos fundacionales (por ejemplo, evaluación de LLMs o modelos grandes similares).
- Experiencia con datos a gran escala y/o grandes redes neuronales, y el criterio para saber qué experimentos y qué datos realmente importan.
- Fluidez en Python y un marco de trabajo moderno de deep-learning (PyTorch o similar), y comodidad trabajando con conjuntos de datos grandes, desordenados y del mundo real.
Deseable
- Conducción autónoma, robótica u otros dominios de IA incorporada.
- Modelos fundacionales, VLM, modelos del mundo, modelos generativos de difusión o autorregresivos, o aprendizaje por refuerzo y modelado de recompensas.
- Infraestructura de datos a gran escala: búsqueda de embeddings y vectores (p. ej., turbopuffer, Milvus), procesamiento de datos distribuido (Ray Data, Daft, Spark), formatos de lakehouse (Lance, Iceberg) o herramientas de anotación.
- Evaluación en bucle cerrado o basada en simulación, y ML crítico para la seguridad.
- Publicaciones en los principales foros de ML, CV o robótica (NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, CoRL, RSS).
Este es un puesto a tiempo completo con base en nuestra oficina en Sunnyvale. En Wayve queremos lo mejor de todos los mundos, por lo que operamos una política de trabajo híbrida que combina tiempo juntos en nuestras oficinas y talleres para impulsar la innovación, la cultura, las relaciones y el aprendizaje, y tiempo trabajando desde casa.
El salario estimado razonable para este puesto oscila entre $311,850 y $370,000, más un paquete de capital competitivo. La compensación real se basa en las habilidades, calificaciones y experiencia del candidato. La compensación real se basa en las habilidades, calificaciones y experiencia del candidato.
Wayve se compromete a crear una experiencia de entrevista inclusiva. Si necesitas alguna adaptación o ajuste para participar plenamente en nuestro proceso de entrevista, por favor háznoslo saber.
Entendemos que cada persona tiene un conjunto único de habilidades y experiencias y que no todos cumplirán con todos los requisitos enumerados anteriormente. Si te apasionan los coches autónomos y crees que tienes lo necesario para generar un impacto positivo en el mundo, te animamos a postularte.
En Wayve estamos comprometidos a crear una cultura diversa, justa y respetuosa que sea inclusiva para todos en función de sus habilidades y perspectivas únicas, e independientemente de su sexo, raza, religión o creencia, origen étnico o nacional, discapacidad, edad, ciudadanía, estado civil, doméstico o de pareja de hecho, orientación sexual, identidad de género, estatus de veterano, embarazo o condición relacionada (incluida la lactancia materna) o cualquier otra base protegida por la ley aplicable.
Para obtener más información, visita Carreras en Wayve. wayve.ai/careers/
Para obtener más información sobre lo que nos impulsa, visita Valores en Wayve wayve.ai/careers/
Solo para candidatos de EE. UU., por favor visita el Aviso de E-Verify drive.google.com/file/d/1N46n3iN0AG8EPEO-hCanyyv7hzz8KgT_/view?usp=sharing y la Participación y Derecho al Trabajo ussc.gov/sites/default/files/pdf/employment/RightToWork.pdf
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DESCARGO DE RESPONSABILIDAD: No preguntaremos sobre matrimonio o embarazo, responsabilidades de cuidado o discapacidades en ninguno de nuestros anuncios de trabajo o entrevistas. Sin embargo, buscamos capturar información sobre responsabilidades de cuidado y discapacidades, entre otra información de diversidad, como parte de un formulario opcional de Monitoreo de DEI para ayudarnos a identificar áreas de mejora en nuestro proceso de contratación y garantizar que el proceso sea inclusivo y no discriminatorio.
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