États-Unis
Be Structured Technology Group
Latitude AI
Ingénieur logiciel senior - Infrastructure ML
États-Unis
Palo Alto, California, United States · Dearborn, Michigan, United States · Pittsburgh, Pennsylvania, United States
PythonSQL
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Latitude AI (lat.ai) construit l'avenir de la feuille de route de Ford en matière d'autonomie afin de rendre les déplacements plus sûrs, moins stressants et plus agréables pour tous. Pour concrétiser cette vision à grande échelle, notre plateforme ADAS mains libres, entièrement développée en interne, fera ses débuts sur le tout nouveau Ford Fathom en 2027.
En rejoignant l'équipe Latitude, vous travaillerez aux côtés d'experts de premier plan en machine learning et robotique, plateformes cloud, cartographie, capteurs et systèmes informatiques, opérations de test, ingénierie des systèmes et de la sécurité – tous dédiés à redéfinir la relation entre les personnes et leurs véhicules pour des millions de clients.
En tant que filiale de Ford Motor Company, nous opérons de manière indépendante pour développer une technologie de conduite automatisée à la vitesse d'une startup technologique. Le siège social de Latitude est situé à Pittsburgh, avec des centres d'ingénierie à Dearborn, dans le Michigan, et à Palo Alto, en Californie.
Rencontrez l'équipe
L'équipe Performance Prediction construit les pipelines de données, l'infrastructure machine learning et les systèmes d'évaluation qui nous aident à comprendre comment le comportement de l'autonomie évolue d'une version logicielle à l'autre. Notre logiciel transforme les données de conduite à grande échelle en informations claires et fiables qui aident les équipes de Latitude à avancer en toute confiance.
Notre travail couvre l'ensemble du cycle de vie ML, en commençant par les données. Nous organisons des jeux de données d'entraînement et d'évaluation de haute qualité à partir de la conduite réelle et simulée, en découvrant des scénarios intéressants et représentatifs, en les étiquetant à grande échelle et en les organisant en collections réutilisables et bien documentées. Nous transformons ces données en informations, aidant les ingénieurs à comprendre comment le système se comporte dans une grande variété de situations de conduite et où se trouvent les prochaines opportunités. Nous entraînons et déployons une gamme de modèles appris, des modèles classiques compacts aux approches modernes de deep learning, et nous construisons les métriques, le suivi des expériences et les outils que les ingénieurs en autonomie utilisent chaque jour.
Ce poste convient parfaitement à un ingénieur logiciel qui aime construire des systèmes Python fiables et bien testés, et qui est fier de produire des résultats ML dignes de confiance. Au quotidien, le travail est un mélange d'infrastructure de données et ML, de développement et d'évaluation de modèles, ainsi que d'outils internes utilisés par les équipes partenaires.
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Vos missions
- Organiser les jeux de données. Construire des pipelines qui découvrent, étiquettent et organisent les scénarios de conduite à partir de données réelles et simulées en ensembles d'entraînement et d'évaluation équilibrés et de haute qualité.
- Construire des pipelines de données. Concevoir et maintenir des pipelines de données évolutifs et reproductibles avec versioning, provenance, divisions train/validation/holdout bien conçues et contrats de données clairs.
- Transformer les données en informations. Explorer la composition, la couverture et la qualité des étiquettes des jeux de données ; caractériser l'évolution du comportement entre les versions et les types de scénarios ; et partager les conclusions qui aident à définir les priorités en matière de modèles, de jeux de données et d'autonomie.
- Mettre à l'échelle l'infrastructure ML. Construire des pipelines d'entraînement, d'inférence et d'évaluation qui fonctionnent de manière fluide à grande échelle, avec un chargement de données robuste, la gestion des points de contrôle et le suivi des expériences.
- Développer et déployer des modèles. Entraîner, ajuster et mettre en production des modèles appris, des approches classiques à la deep learning, et les intégrer dans des pipelines d'analyse automatisés.
- Maîtriser les métriques. Définir, implémenter et valider les métriques de modèle et de version telles que la précision, le rappel, F1, ROC AUC, la qualité de calibration et les métriques spécifiques à la tâche, avec une rigueur statistique élevée.
- Mener des expériences réfléchies. Mettre en place des bases de référence, des ablations, une validation croisée et des comparaisons holdout ; quantifier l'incertitude ; et communiquer les résultats qui aident l'équipe à prendre des décisions en toute confiance.
- Construire des outils que les ingénieurs adorent. Développer des tableaux de bord et des services qui facilitent la comparaison des versions logicielles, l'exploration des résultats au niveau du scénario, la visualisation des sorties de modèles et la collecte des retours des relecteurs.
- Élever le niveau d'ingénierie. Concevoir des interfaces propres entre les couches de données, de modélisation et de produit ; promouvoir les tests, la vérification de type, la revue de code et une CI rapide et fiable.
- Collaborer au sein de l'autonomie. Travailler avec les équipes d'autonomie, de simulation, de données et d'infrastructure pour faire passer les idées du prototype à la production.
Prérequis
Ce dont vous aurez besoin pour réussir
- Licence en informatique, génie informatique, génie électrique, robotique ou domaine connexe et 4+ années d'expérience pertinente dans l'industrie (ou Master et 2+ années d'expérience pertinente).
- Solides compétences en ingénierie logicielle Python, y compris la conception de systèmes modulaires, maintenables et bien testés dans une base de code partagée.
- Expérience dans la construction de systèmes ML de bout en bout, des pipelines de données et de l'organisation des jeux de données à l'entraînement, l'évaluation et la production, en utilisant des outils tels que SQL, pandas, PyTorch ou scikit-learn.
- Expérience dans la conception d'infrastructures ML évolutives, telles que les pipelines d'entraînement et d'évaluation, le suivi des expériences, le service de modèles ou les travaux distribués.
- Solides bases en statistiques et en conception expérimentale, y compris le choix des stratégies d'évaluation, des métriques et des seuils qui soutiennent les décisions dans le monde réel.
- Communication claire et capacité à travailler efficacement avec les équipes logicielles, ML et d'autonomie.
Les plus
- Expérience avec la prévision probabiliste, les modèles séquentiels ou basés sur des graphes, ainsi que les méthodes classiques telles que le gradient boosting.
- Expérience avec la calibration, l'estimation de l'incertitude, les études d'ablation, l'analyse d'erreurs ou la comparaison entre les versions.
- Expérience avec le ML centré sur les données, tel que l'apprentissage actif, l'auto-étiquetage, la recherche basée sur les embeddings ou le versioning de jeux de données.
- Expérience avec l'orchestration, l'expérimentation et les outils internes tels que Dagster, Airflow, Ray, Weights & Biases, Dash ou Streamlit.
- Expérience avec Bazel ou d'autres systèmes de build à grande échelle.
- Une expérience en conduite autonome ou en robotique est utile mais non requise.
Ce que nous vous offrons
- Packages de rémunération compétitifs
- Assurance médicale, dentaire et vision de haute qualité pour vous et votre famille
- Compte d'épargne santé avec abondement de l'employeur disponible
- Plan de retraite 401(k) avec abondement de l'employeur et acquisition immédiate
- Assurance vie collective payée par l'employeur et option de souscrire à une assurance vie volontaire
- Congé parental payé et programme de soutien à l'adoption/GPA
- Congé médical payé
- Vacances illimitées et 15 jours fériés payés
- Déjeuners, collations et boissons disponibles quotidiennement dans tous les bureaux
- Comptes de dépenses avant impôts pour les frais de santé et de garde de personnes à charge
- Avantages de transport domicile-travail avant impôts
- Allocation mensuelle de bien-être
- Programme de garde d'enfants et de personnes âgées de secours
- Remboursement pour le développement professionnel
- Programme d'aide aux employés
- Programmes à prix réduit incluant des services juridiques, la protection contre le vol d'identité, l'assurance pour animaux de compagnie, et plus encore
- Activités de cohésion d'entreprise et d'équipe : groupes de ressources pour les employés, allocation trimestrielle pour les activités d'équipe et initiatives de bien-être
La fourchette de salaire de base prévue pour ce poste à temps plein en Californie est de 179,200 $ - 268,800 $ USD. La rémunération de départ réelle sera basée sur des facteurs liés au poste, notamment le lieu de travail exact, l'expérience, la formation et l'éducation pertinentes, ainsi que le niveau de compétence. Les employés de Latitude sont également éligibles pour participer aux programmes de bonus annuels de Latitude, à la rémunération en actions et au généreux programme d'avantages sociaux de l'entreprise, sous réserve des conditions d'éligibilité.
Les candidats aux postes chez Latitude AI doivent être légalement autorisés à travailler aux États-Unis sur une base permanente. Une vérification de l'éligibilité à l'emploi sera requise au moment de l'embauche. Le parrainage de visa est disponible pour ce poste.
Nous sommes un employeur garantissant l'égalité des chances, engagé en faveur d'une main-d'œuvre culturellement diversifiée. Tous les candidats qualifiés seront pris en considération pour un emploi sans égard à la race, la religion, la couleur, l'âge, le sexe, l'origine nationale, l'orientation sexuelle, l'identité de genre, le statut de handicap ou le statut de vétéran protégé.
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