États-Unis
PwrQ Holdings LLC
Waymo
Ingénieur Senior Machine Learning, Perception LLM/VLM
États-Unis
Mountain View, California, United States · San Francisco, California, United States
Python
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Waymo est une entreprise de technologie de conduite autonome dont la mission est d'être le conducteur le plus fiable au monde. Depuis ses débuts en tant que projet de voiture autonome de Google en 2009, Waymo s'est concentrée sur la création du conducteur Waymo — le conducteur le plus expérimenté au monde™ — pour améliorer l'accès à la mobilité tout en sauvant les milliers de vies perdues chaque année dans des accidents de la route. Le conducteur Waymo alimente le service de covoiturage entièrement autonome de Waymo et peut également être appliqué à une gamme de plateformes de véhicules et de cas d'utilisation de produits. Le conducteur Waymo a effectué plus de dix millions de trajets réservés par des passagers, grâce à son expérience de conduite autonome sur plus de 100 millions de miles sur routes publiques et des dizaines de milliards de simulations dans plus de 15 États américains.
L'équipe Perception construit le système qui apprend la représentation spatio-temporelle et leurs significations sémantiques de l'environnement environnant du véhicule à conduite autonome (ADV), c'est-à-dire le système qui « perçoit » le monde autour de la voiture. Nous travaillons en collaboration avec les équipes en aval sur l'optimisation et l'intégration dans le conducteur Waymo. Nous menons nos propres recherches pour résoudre des problèmes du monde réel et collaborons avec les équipes de recherche d'Alphabet. Nous avons accès à des millions de miles de données de conduite provenant d'un ensemble diversifié de capteurs, permettant aux ingénieurs comme vous de (1) développer des méthodes pour apprendre efficacement et continuellement à partir de données du monde réel à grande échelle, de (2) développer des modèles et leur entraînement à grande échelle, de (3) analyser le comportement du monde réel et de développer des systèmes pour gérer les complexités de l'interaction avec le monde réel, et (4) d'optimiser les modèles pour notre matériel embarqué et hors-bord.
Vos missions
- Concevoir, implémenter et optimiser des pipelines de pré-entraînement continu à grande échelle pour des modèles fondamentaux VLM de pointe.
- Mener des recherches et développements sur de nouvelles techniques de pré-entraînement, en se concentrant sur l'intégration efficace de flux de données nouveaux, diversifiés et multimodaux (par exemple, données visuelles provenant de différents capteurs) dans les modèles existants.
- Développer et évaluer rigoureusement des métriques et des méthodologies pour mesurer la performance et la transférabilité des modèles fondamentaux pré-entraînés en continu dans le contexte de la conduite autonome.
- Se tenir informé des dernières avancées dans les grands modèles de langage, les modèles vision-langage et l'apprentissage continu, et traduire la recherche pertinente en systèmes prêts pour la production.
Prérequis
Votre profil
- + de 5 ans d'expérience en Machine Learning, avec un accent sur le développement de modèles à grande échelle (LLM, VLM ou modèles fondamentaux similaires).
- Expertise avérée en pré-entraînement LLM/VLM, apprentissage continu avec des jeux de données à grande échelle.
- Solides compétences en codage en Python et dans les frameworks de deep learning (par exemple, Jax, TensorFlow, PyTorch).
- Expérience pratique de l'entraînement, de l'évaluation et du déploiement de modèles dans un environnement de production.
- Master en informatique, génie électrique ou domaine connexe, ou expérience pratique équivalente.
Nous apprécions
- Expérience dans le réglage fin des modèles fondamentaux pour des applications de conduite autonome ou de robotique.
- Connaissance des processus de curation de données à grande échelle et d'assurance qualité pour les ensembles de données multimodaux.
- Expérience en perception de véhicules autonomes, planification de mouvement ou systèmes de prise de décision.
- Publications dans des conférences de premier plan en machine learning ou en vision par ordinateur (par exemple, NeurIPS, ICML, CVPR, ICCV, ECCV).
- Doctorat dans un domaine pertinent.
Fourchette de salaire
La fourchette de salaire de base attendue pour ce poste à temps plein dans les différents lieux aux États-Unis est indiquée ci-dessous. Le salaire de départ réel sera basé sur des facteurs liés au poste, notamment le lieu de travail exact, l'expérience, la formation et l'éducation pertinentes, et le niveau de compétence. Votre recruteur pourra vous fournir plus d'informations sur la fourchette de salaire spécifique pour le lieu du poste ou, si le poste peut être effectué à distance, sur la fourchette de salaire spécifique pour votre lieu préféré, au cours du processus d'embauche.
Les employés de Waymo sont également éligibles pour participer au programme discrétionnaire de bonus annuel de Waymo, au plan d'incitation en actions et au généreux programme d'avantages sociaux de l'entreprise, sous réserve des conditions d'éligibilité.
$204,000 — $259,000 USD
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