Estados Unidos
PwrQ Holdings LLC
Wayve
Ingeniero/a Staff de Machine Learning, Modelos de Visión
Estados Unidos
Sunnyvale, California, United States
Python
Traducción automática. Consulta el original.
SOBRE NOSOTROS
Fundada en 2017, Wayve es el desarrollador líder de tecnología Embodied AI. Nuestro avanzado software de IA y modelos fundacionales permiten a los vehículos percibir, entender y navegar cualquier entorno complejo, mejorando la usabilidad y seguridad de los sistemas de conducción automatizada.
Nuestra visión es crear una autonomía que impulse el 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 encienden: abrazamos la incertidumbre, aceptando 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, abrazamos nuevas perspectivas y fomentamos un entorno de trabajo inclusivo; nos apoyamos mutuamente para generar impacto.
EL ROL
¡Haz de Wayve la experiencia que defina tu carrera!
Como Ingeniero/a Staff Machine Learning en el equipo de Medición de Evaluación de IA de Wayve, con sede en nuestra oficina de Sunnyvale, construirás los modelos de visión por computadora y comprensión de escenas que Wayve utiliza para medir el rendimiento del Wayve Driver offline. Adaptarás tecnología de nuestros modelos en el vehículo y de los Wayve Foundation Models a modelos offline que entiendan la cobertura, minen eventos raros y evalúen el comportamiento de conducción, y potenciarás su precisión y generalización en vehículos, mercados y condiciones. Medir tus propios modelos rigurosamente es parte del trabajo. Definirás la verdad fundamental y los criterios de corrección en una taxonomía de conducción compleja, y los convertirás en benchmarks automatizados y evidencia sobre la que nuestras pipelines de validación y casos de seguridad puedan apoyarse.
El equipo de Medición construye y califica los modelos de comprensión de escenas que Wayve utiliza para medir el rendimiento de conducción offline, después de las pruebas en carretera y en simulación. El entorno offline es donde reside el interesante potencial de mejora: más cómputo por frame, modelos fundacionales más grandes y acceso tanto al contexto temporal pasado como futuro que el vehículo nunca tiene. Los resultados son de misión crítica, informando directamente las decisiones de desarrollo de modelos y las entregas a clientes. Trabajarás en un equipo senior enfocado y de alto impacto con gran sentido de responsabilidad, acceso a datos de cámara, lidar y simulación a escala de flota, y partners cercanos en modelado en el vehículo, evaluación, curación de datos y simulación.
SOBRE TI
Para prepararte para el éxito como Ingeniero/a Staff Machine Learning en Wayve, buscamos las siguientes habilidades y experiencia.
Responsabilidades clave
- Desarrollar los modelos: construir, entrenar y ajustar los modelos de comprensión de escenas en el centro de la medición offline de Wayve, adaptando arquitecturas en el vehículo y Wayve Foundation Models para uso offline.
- Impulsar la precisión y generalización: mejorar el rendimiento del modelo en plataformas de vehículos, geografías y condiciones de conducción; diagnosticar modos de fallo y cerrar el bucle en puntos ciegos.
- Explotar el entorno offline: utilizar las ventajas que el vehículo no tiene: presupuestos de cómputo más altos, mayor capacidad de modelo, contexto temporal bidireccional y aprendizaje de representación multitarea o conjunta.
- Medir lo que construyes: evaluar tus modelos, establecer barras de calidad y utilizar métricas y análisis de errores para dirigir la siguiente iteración; tratar la medición como el feedback que impulsa el modelado.
- Hacer creíble la evidencia: asegurar que los resultados evaluados sean estadísticamente defendibles y aptos para alimentar las pipelines de validación a escala y nuestros casos de seguridad más amplios, en todo el portafolio de productos.
- Alinear prioridades y mentorizar: trabajar día a día con los equipos de modelado en el vehículo, evaluación, curación de datos y simulación en diferentes sedes; elevar el nivel de las prácticas de ingeniería y modelado; mentorizar a otros en el equipo; mantener la vista en las prioridades de la división y la empresa y cómo el trabajo de Medición las habilita.
Requisitos mínimos
Esencial
- 5+ años en ingeniería de ML, incluyendo entrenamiento y envío de modelos de deep learning en producción, con exploración de problemas de modelado ambiguos desde la definición hasta una dirección sobre la que otros construyan.
- Experiencia práctica entrenando modelos modernos de visión por computadora, incluyendo arquitecturas basadas en transformers y multimodales o VLM para detección, segmentación, clasificación o comprensión de escenas, en datos de sensores de cámara y/o lidar.
- Experiencia adaptando o ajustando modelos preentrenados o fundacionales grandes, y entrenando representaciones compartidas a través de múltiples tareas u objetivos (entrenamiento multi-etapa o conjunto), incluyendo compensaciones reales entre datos y pérdidas.
- Dominio de Python y frameworks de ML (especialmente PyTorch), con una base sólida en prácticas de ingeniería de software y comodidad con el entrenamiento a gran escala.
- Liderazgo técnico a nivel Staff: con conocimiento de investigación y pragmático, estableciendo dirección, elevando el nivel y liderando trabajo interfuncional sin gestión formal de línea.
- Capacidad para medir tus propios modelos: cómodo definiendo y leyendo las métricas que muestran si un modelo está mejorando genuinamente.
Deseable
- Experiencia en comprensión de escenas y aprendizaje de representación en 3D para percepción geométrica y semántica, incluyendo enriquecimiento semántico a gran escala de escenas de conducción.
- Experiencia con modelado offboard u offline: auto-etiquetado, destilación de modelos, modelos temporales o de mundo, u otras formas de explotar el cómputo que los sistemas en el vehículo no pueden.
- Experiencia previa en vehículos autónomos o robótica con despliegue práctico y validación en bucle cerrado en sistemas físicos.
- Experiencia con datos a escala de flota e infraestructura de entrenamiento distribuido a gran escala.
Este es un puesto a tiempo completo basado en nuestra oficina de Sunnyvale.
El salario estimado razonablemente para este puesto oscila entre $370,040 y $407,330, más un paquete de acciones competitivo.
La compensación real se basa en las habilidades, cualificaciones y experiencia del candidato.
Wayve se compromete a crear una experiencia de entrevista inclusiva. Si requiere alguna adaptación o ajuste para participar plenamente en nuestro proceso de entrevista, por favor háganoslo 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 tener 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, basándonos en sus habilidades y perspectivas únicas, e independientemente del sexo, raza, religión o creencia, origen étnico o nacional, discapacidad, edad, ciudadanía, estado civil, de pareja de hecho o civil, orientación sexual, identidad de género, condición de veterano, embarazo o condición relacionada (incluido el amamantamiento) o cualquier otra base protegida por la ley aplicable.
Para más información visita Carreras en Wayve. wayve.ai/careers/
Para saber más sobre lo que nos impulsa, visita Valores en Wayve wayve.ai/careers/
Solo para candidatos de EE. UU., por favor visita Aviso E-Verify drive.google.com/file/d/1N46n3iN0AG8EPEO-hCanyyv7hzz8KgT_/view?usp=sharing y 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 empleo o entrevistas. Sin embargo, recopilamos información sobre responsabilidades de cuidado y discapacidades, entre otra información de diversidad, como parte de un formulario opcional de Monitoreo DEI para ayudarnos a identificar áreas de mejora en nuestro proceso de contratación y asegurar que el proceso sea inclusivo y no discriminatorio.
En Wayve queremos lo mejor de todos los mundos, por lo que operamos una política de trabajo híbrido que combina tiempo juntos en nuestras oficinas y talleres para fomentar la innovación, la cultura, las relaciones y el aprendizaje, y tiempo trabajando desde casa.
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