Ingénieur Algorithmique, Apprentissage par Renforcement

États-Unis

San Francisco, California, United States · Houston, Texas, United States

Python

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Introduction de l'entreprise

Chez Bot Auto, nous révolutionnons le transport de marchandises grâce à nos camions autonomes de pointe, améliorant ainsi la qualité de vie des communautés du monde entier. Avec l'agilité d'une startup et la sagesse d'experts chevronnés, notre équipe a réalisé de nombreuses premières mondiales et des innovations sans précédent. Unis par une vision commune, nous créons des solutions révolutionnaires qui propulsent l'avenir du transport. Rejoignez-nous et transformez vos idées en réalité.

Aperçu du poste

Nous recherchons un Ingénieur ML/RL pour rejoindre notre équipe Algo et piloter le développement de notre architecture comportementale unifiée. Dans ce rôle, vous contribuerez à combler le fossé entre la simulation et le monde réel en développant un framework de politique évolutif qui représente à la fois notre politique propre L4 et une population diversifiée d'agents simulés. Vous travaillerez à l'intersection de l'Apprentissage par Renforcement Multi-Agents (MARL) et de la conception de systèmes critiques pour la sécurité afin de garantir que nos semi-remorques autonomes naviguent sur les autoroutes avec une sécurité et une précision surhumaines.

Responsabilités clés

Modélisation Comportementale : Développer et entraîner des politiques conditionnées et diversifiées qui simulent des comportements de conduite réalistes pour tester et valider notre pile de conduite autonome.

Apprentissage sous Contraintes de Sécurité : Diriger la recherche et l'implémentation d'algorithmes RL avancés pour garantir que les métriques de sécurité sont traitées comme des contraintes primaires dans le processus d'apprentissage.

Conception des Récompenses et Objectifs : Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour concevoir des fonctions de récompense et des métriques d'évaluation robustes qui équilibrent sécurité, progression et confort.

Pipelines d'Entraînement Évolutifs : Contribuer à l'optimisation de nos environnements d'entraînement à grande échelle et à haut débit pour permettre une itération rapide sur des scénarios multi-agents complexes.

Architecture des Modèles : Faire progresser nos architectures neuronales de pointe pour améliorer le raisonnement spatial, la planification à long terme et la modélisation des interactions.

Collaboration Inter-équipes : Travailler en étroite collaboration avec les équipes Simulation et Planification pour intégrer des modèles de niveau recherche dans des logiciels de qualité production, critiques pour la sécurité.

Qualifications Requises

Expérience Professionnelle en RL : Expérience avérée dans l'entraînement et le déploiement d'algorithmes de deep RL (par ex., PPO, SAC) pour des systèmes robotiques ou autonomes complexes du monde réel.

Maîtrise Technique : Expertise en Python et PyTorch ; solide compréhension des architectures modernes de deep learning et des techniques d'optimisation.

Formation Académique : Master ou Doctorat en Informatique, Robotique ou un domaine quantitatif connexe.

Intuition Scientifique : Capacité à diagnostiquer et résoudre les défis fondamentaux de l'entraînement RL, tels que la gestion de la variance et le décalage de distribution.

Qualifications Souhaitées

Spécialisation en RL Sûr : Expérience avec l'optimisation sous contraintes ou les frameworks d'apprentissage critiques pour la sécurité.

Systèmes Multi-Agents : Expérience en stabilité d'entraînement MARL, y compris les stratégies de self-play et d'exécution décentralisée.

Domaine de la Conduite Autonome : Familiarité avec la dynamique des véhicules et la planification comportementale, en particulier pour les environnements autoroutiers longue distance.

Informations Complémentaires

Rémunération : Salaire compétitif basé sur l'expérience, avec des opportunités de primes de performance et d'actions.

Avantages : Assurance santé complète, congés payés et l'opportunité de travailler à la pointe de l'industrie du camionnage autonome.

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