États-Unis
MANTECH
Avride
Ingénieur en Machine Learning
États-Unis
Austin, Texas, United States
PythonSQLC++
Traduction automatique. Consultez l’original.
À PROPOS DU POSTE
Nous recrutons un ingénieur ML expérimenté pour travailler sur les modèles de vision. Vous gérerez les problèmes de bout en bout : décider des données nécessaires, les obtenir, les entraîner, prouver que le résultat est réellement meilleur, et le déployer dans les contraintes du véhicule.
LES PROBLÈMES SUR LESQUELS VOUS TRAVAILLEREZ
Plutôt qu'une liste de responsabilités, voici ce sur quoi l'équipe travaille réellement :
Un modèle qui est deux points meilleur hors ligne peut être pire sur la route. Les chiffres agrégés des benchmarks masquent les échecs qui comptent — la scène rare, l'agent inhabituel, le mauvais éclairage. Construire une évaluation qui prédit le comportement sur route, et savoir quand se méfier de sa propre métrique, est une partie plus importante de ce travail que la recherche d'architecture.
Nous générons bien plus de données que quiconque ne peut en regarder. Les images intéressantes représentent une fraction infime de ce que la flotte enregistre. Les trouver, décider de ce qui mérite d'être étiqueté, et maintenir l'honnêteté de l'ensemble d'entraînement à mesure que la distribution change est un travail continu, pas une configuration unique.
Le budget de calcul du véhicule est fixe et déjà plein. Tout ce que vous ajoutez entre en concurrence avec tout ce qui est déjà en cours d'exécution. Vous devrez faire des compromis concrets entre précision, latence et mémoire, et les défendre.
Les architectures modernes ne cessent de changer ce qui est possible. Les Transformers et les modèles multimodaux ont ouvert des approches qui n'étaient pas disponibles il y a deux ans. Une partie du travail consiste à lire ce qui sort, à juger honnêtement si cela s'applique à notre problème, et à être prêt à conclure que ce n'est pas le cas.
Rien n'est déployé seul. La sortie de votre modèle est l'entrée de quelqu'un d'autre. Vous travaillerez directement avec les équipes de planification, d'infrastructure et de logiciel embarqué, et les transferts sont là où se situe la plupart des difficultés réelles.
CE QUE NOUS RECHERCHONS
- Vous avez déployé un réseau neuronal, pas seulement entraîné un. Au moins trois ans à faire passer des modèles de la collecte de données à l'entraînement jusqu'à quelque chose qui a fonctionné en production ou sur du matériel réel, et qui est resté fonctionnel.
- Une réelle profondeur dans un domaine ML moderne — vision par ordinateur, grands modèles de langage, ou modélisation générative. Nous préférons voir un domaine que vous connaissez correctement plutôt que six que vous avez touchés.
- Python et un framework de deep learning moderne, couramment, comme environnement de travail quotidien.
- Assez de C++ pour être utile. L'inférence s'exécute en C++ sur le véhicule. Vous n'avez pas besoin d'être un spécialiste de C++, mais vous devez être capable de lire le code dans lequel votre modèle s'exécute et de travailler avec les ingénieurs qui le possèdent.
- À l'aise avec les outils de données à grande échelle et SQL — vous pouvez obtenir vos propres données sans attendre quelqu'un d'autre.
- Vous lisez des articles et pouvez dire lesquels sont importants. La plupart ne le sont pas.
- Vous pouvez expliquer un compromis technique à quelqu'un qui n'a pas votre formation et défendre votre position lorsque c'est le bon choix.
Les candidats doivent être autorisés à travailler aux États-Unis. L'employeur n'offre pas de déménagement, de parrainage, et les options de travail à distance ne sont pas disponibles.
CE QUI POURRAIT VOUS DISTINGUER
- Vous avez rendu un modèle significativement plus rapide sur du matériel cible et pouvez expliquer ce à quoi vous avez renoncé pour y parvenir.
- Vous avez déjà travaillé sur du ML pour des véhicules autonomes ou de la robotique, et savez à quel point les modes d'échec sont différents de ceux d'un benchmark.
- Travaux publiés ou contributions open-source que nous pouvons réellement lire — envoyez-nous un lien et nous le lirons.
- Un historique de définition d'une direction et de la suivre sans avoir besoin d'être guidé.
#LI-MS1
Avride est un employeur qui souscrit au principe de l'égalité des chances et s'engage à fournir des aménagements raisonnables aux candidats et employés qualifiés ayant un handicap pour garantir qu'ils aient un accès égal aux opportunités d'emploi. Avride est en conformité avec l'Americans with Disabilities Act (ADA). Si vous avez besoin d'un aménagement raisonnable pour vous aider dans le processus de candidature ou d'embauche, ou pour accomplir les fonctions essentielles d'un emploi, veuillez envoyer un e-mail à jobs@avride.ai [jobs@avride.ai].
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