États-Unis
PwrQ Holdings LLC
Waymo
Ingénieur Staff Machine Learning, Infrastructure
États-Unis
Mountain View, California, United States · San Francisco, California, United States
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 des milliers de vies perdues aujourd'hui 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 aux passagers, grâce à son expérience de conduite autonome sur plus de 100 millions de miles sur routes publiques et des dizaines de milliards en simulation dans plus de 15 États américains.
Rejoignez notre équipe d'ingénierie d'infrastructure ML pour faire progresser les simulations multi-agents ultra-réalistes de pointe utilisant des modèles fondamentaux. Dans ce rôle, vous travaillerez à l'intersection de l'infrastructure ML, des modèles fondamentaux et de l'ingénierie de simulation, avec un accent particulier sur l'écriture de logique métier et de simulation haute performance en JAX/TensorFlow fonctionnant directement sur les TPU pour alimenter des environnements réalistes pour l'apprentissage par renforcement (RL).
Ce que vous ferez
- Concevoir, construire et optimiser des environnements de simulation réalistes et une logique métier fonctionnant sur les TPU en utilisant JAX et TensorFlow. Implémenter et optimiser des stratégies de parallélisme de modèles et de données à grande échelle pour l'entraînement et l'exécution de modèles fondamentaux sur du matériel TPU.
- Collaborer étroitement avec les équipes de modélisation pour intégrer les modèles fondamentaux dans les pipelines de simulation.
- Piloter les architectures techniques et les conceptions de systèmes, de l'ingénierie des données à l'exécution de la simulation, pour atteindre les objectifs commerciaux et de performance.
- Profiler les systèmes, identifier les goulots d'étranglement de performance sur les accélérateurs ML et optimiser la vitesse d'exécution de bout en bout.
- Traduire les objectifs produit et commerciaux en exigences techniques concrètes et en livrables système.
Qualifications minimales
- Plus de 6 ans d'expérience professionnelle en ingénierie logicielle, dont au moins 4 ans axés sur l'infrastructure de machine learning (mise à l'échelle, entraînement, optimisation et déploiement de systèmes ML à grande échelle).
- Expérience directe en programmation ML sur du matériel TPU et GPU en utilisant des frameworks tels que JAX, PyTorch, ou TensorFlow.
- Expérience pratique avérée dans la mise à l'échelle de grands modèles en utilisant le parallélisme de modèles, le parallélisme de données ou des techniques d'entraînement distribué.
- Compréhension approfondie des modèles ML de pointe (par exemple, les transformeurs autorégressifs) et maîtrise pratique des outils de profilage des accélérateurs ML pour diagnostiquer les goulots d'étranglement.
- Capacité démontrée à diriger de manière autonome des initiatives techniques ambiguës de bout en bout et à construire des bibliothèques, des pipelines et des outils de développement robustes.
- Solides compétences en communication verbale et écrite pour collaborer efficacement avec des équipes distribuées et interfonctionnelles.
Qualifications préférées
- Expérience pratique en apprentissage par renforcement (RL), transfert Sim2Réel, ou Robotique.
- Expérience avec les frameworks ML distribués et les accélérateurs comme GPU/TPU.
- Familiarité avec les systèmes de conduite autonome, les simulations multi-agents ou la modélisation réaliste du monde.
La fourchette de salaire de base attendue pour ce poste à temps plein dans les différents lieux aux États-Unis est indiquée ci-dessous. La rémunération initiale réelle sera basée 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, pendant le 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.
Fourchette de salaire
$251,000—$310,000 USD
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