États-Unis
Temple Health
Wayve
Ingénieur(e) Staff en Modèles de Vision (Machine Learning)
États-Unis
Sunnyvale, California, United States
Python
Traduction automatique. Consultez l’original.
À PROPOS DE NOUS
Fondée en 2017, Wayve est le leader dans le développement de la technologie d'IA embarquée. Nos logiciels d'IA avancés et nos modèles fondamentaux permettent aux véhicules de percevoir, de comprendre et de naviguer dans n'importe quel environnement complexe, améliorant ainsi l'utilisabilité et la sécurité des systèmes de conduite automatisée.
Notre vision est de créer une autonomie qui propulse le monde vers l'avant. Nos produits d'IA intelligents, sans carte et indépendants du matériel sont conçus pour les constructeurs automobiles, accélérant la transition de la conduite assistée à la conduite automatisée.
Dans notre environnement au rythme rapide, les grands problèmes nous passionnent : nous acceptons l'incertitude, en nous engageant dans des défis complexes pour débloquer des solutions révolutionnaires. Nous visons haut tout en restant humbles dans notre quête d'excellence, apprenant et évoluant constamment pour ouvrir la voie à un avenir plus intelligent et plus sûr.
Chez Wayve, vos contributions comptent. Nous valorisons la diversité, accueillons de nouvelles perspectives et favorisons un environnement de travail inclusif ; nous nous soutenons mutuellement pour avoir un impact.
LE POSTE
Faites de Wayve l'expérience qui définit votre carrière !
En tant qu'Ingénieur(e) Staff Machine Learning au sein de l'équipe Mesure de Wayve en Évaluation IA, basé(e) dans nos bureaux de Sunnyvale, vous construirez les modèles de vision par ordinateur et de compréhension de scène que Wayve utilise pour mesurer les performances du Wayve Driver hors ligne. Vous adapterez la technologie de nos modèles embarqués et des Modèles Fondamentaux Wayve en modèles hors ligne qui comprennent la couverture, extraient les événements rares et évaluent le comportement de conduite, et vous piloterez leur précision et leur généralisation sur les véhicules, les marchés et les conditions. Mesurer rigoureusement vos propres modèles fait partie du travail. Vous définirez la vérité terrain et les critères de correction à travers une taxonomie de conduite complexe, et les transformerez en benchmarks automatisés et en preuves sur lesquelles nos pipelines de validation et nos cas de sécurité pourront s'appuyer.
L'équipe Mesure construit et qualifie les modèles de compréhension de scène que Wayve utilise pour mesurer les performances de conduite hors ligne, après les parcours sur route et en simulation. Le hors ligne est là où se trouve le potentiel intéressant : plus de calcul par image, des modèles fondamentaux plus grands et l'accès au contexte temporel passé et futur que le véhicule n'a jamais. Les résultats sont critiques pour la mission, informant directement les décisions de développement de modèles et les livrables clients. Vous travaillerez dans une équipe senior ciblée et à fort impact avec une forte appropriation, un accès aux données de caméra, lidar et de simulation à l'échelle de la flotte, et des partenaires proches dans les domaines de la modélisation embarquée, de l'évaluation, de la curation de données et de la simulation.
VOUS
Afin de vous préparer au succès en tant qu'Ingénieur(e) Staff Machine Learning chez Wayve, nous recherchons les compétences et l'expérience suivantes.
Responsabilités clés
- Développer les modèles - construire, entraîner et affiner les modèles de compréhension de scène au cœur de la mesure hors ligne de Wayve, en adaptant les architectures embarquées et les Modèles Fondamentaux Wayve pour une utilisation hors ligne.
- Piloter la précision et la généralisation - améliorer les performances des modèles sur les plateformes de véhicules, les zones géographiques et les conditions de conduite ; diagnostiquer les modes de défaillance et boucler la boucle sur les angles morts.
- Exploiter l'environnement hors ligne - utiliser les avantages que le véhicule n'a pas : budgets de calcul plus élevés, capacité de modèle plus importante, contexte temporel bidirectionnel, et apprentissage de représentations multi-tâches ou conjointes.
- Mesurer ce que vous construisez - benchmarkez vos modèles, définissez des seuils de qualité, et utilisez les métriques et l'analyse d'erreurs pour orienter la prochaine itération ; considérez la mesure comme le feedback qui pilote la modélisation.
- Rendre les preuves crédibles - assurer que les résultats benchmarkés sont statistiquement défendables et aptes à alimenter les pipelines de validation à grande échelle et nos cas de sécurité plus larges, sur l'ensemble du portefeuille de produits.
- Aligner les priorités et mentorer - travailler au quotidien avec les équipes de modélisation embarquée, d'évaluation, de curation de données et de simulation sur différents sites ; élever le niveau des pratiques d'ingénierie et de modélisation ; mentorer les autres membres de l'équipe ; garder à l'esprit les priorités de la division et de l'entreprise et comment le travail de Mesure les permet.
Prérequis
Essentiel
- 5+ années d'expérience en ingénierie ML, y compris l'entraînement et la mise en production de modèles de deep learning avec une approche pionnière sur des problèmes de modélisation ambigus, de la définition du périmètre à une orientation sur laquelle d'autres peuvent construire.
- Expérience pratique dans l'entraînement de modèles modernes de vision par ordinateur, y compris les architectures basées sur des transformeurs et multimodales ou VLM pour la détection, la segmentation, la classification ou la compréhension de scène, sur des données de capteurs caméra et/ou lidar.
- Expérience dans l'adaptation ou le fine-tuning de grands modèles pré-entraînés ou fondamentaux, et l'entraînement de représentations partagées sur plusieurs tâches ou objectifs (entraînement multi-étapes ou conjoint), y compris les compromis réels entre données et pertes.
- Maîtrise de Python et des frameworks ML (en particulier PyTorch), avec une base solide en pratiques d'ingénierie logicielle et à l'aise avec l'entraînement à grande échelle.
- Leadership technique de niveau Staff : connaissance de la recherche et pragmatisme, définition de l'orientation, élévation du niveau et direction du travail interfonctionnel sans gestion hiérarchique formelle.
- Capacité à mesurer vos propres modèles : à l'aise pour définir et lire les métriques qui montrent si un modèle s'améliore réellement.
Souhaitable
- Expérience en compréhension de scène 3D et en apprentissage de représentations pour la perception géométrique et sémantique, y compris l'enrichissement à grande échelle de scènes de conduite.
- Expérience avec la modélisation hors station ou hors ligne : auto-labellisation, distillation de modèles, modèles temporels ou mondiaux, ou d'autres moyens d'exploiter le calcul que les systèmes embarqués ne peuvent pas.
- Expérience préalable dans les véhicules autonomes ou la robotique avec déploiement pratique et validation en boucle fermée sur des systèmes physiques.
- Expérience avec les données à l'échelle de la flotte et l'infrastructure d'entraînement distribuée à grande échelle.
Il s'agit d'un poste à temps plein basé dans nos bureaux de Sunnyvale.
Le salaire estimé raisonnablement pour ce poste varie de $370,040 à $407,330, plus un package d'actions compétitif.
La rémunération réelle est basée sur les compétences, les qualifications et l'expérience du candidat.
Wayve s'engage à créer une expérience d'entretien inclusive. Si vous avez besoin d'aménagements ou d'ajustements pour participer pleinement à notre processus d'entretien, veuillez nous en informer.
Nous comprenons que chacun possède un ensemble unique de compétences et d'expériences et que tout le monde ne répondra pas à toutes les exigences énumérées ci-dessus. Si vous êtes passionné(e) par les voitures autonomes et pensez avoir ce qu'il faut pour avoir un impact positif sur le monde, nous vous encourageons à postuler.
Chez Wayve, nous nous engageons à créer une culture diversifiée, juste et respectueuse, inclusive de chacun en fonction de ses compétences et perspectives uniques, et indépendamment du sexe, de la race, de la religion ou des convictions, de l'origine ethnique ou nationale, du handicap, de l'âge, de la citoyenneté, du statut matrimonial, de partenariat domestique ou civil, de l'orientation sexuelle, de l'identité de genre, du statut d'ancien combattant, de la grossesse ou de conditions connexes (y compris l'allaitement) ou de toute autre base protégée par la loi applicable.
Pour plus d'informations, visitez Carrières chez Wayve. wayve.ai/careers/
Pour en savoir plus sur ce qui nous motive, visitez Valeurs chez Wayve wayve.ai/careers/
Pour les candidats américains uniquement, veuillez visiter Avis E-Verify drive.google.com/file/d/1N46n3iN0AG8EPEO-hCanyyv7hzz8KgT_/view?usp=sharing et Participation et Droit au Travail ussc.gov/sites/default/files/pdf/employment/RightToWork.pdf
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AVIS DE NON-RESPONSABILITÉ : Nous ne poserons aucune question sur le mariage ou la grossesse, les responsabilités de soins ou les handicaps dans nos offres d'emploi ou nos entretiens. Cependant, nous cherchons à recueillir des informations sur les responsabilités de soins et les handicaps, entre autres informations sur la diversité, dans le cadre d'un formulaire de suivi DEI facultatif pour nous aider à identifier les domaines d'amélioration dans notre processus d'embauche et à garantir que le processus est inclusif et non discriminatoire.
Chez Wayve, nous voulons le meilleur des deux mondes, c'est pourquoi nous appliquons une politique de travail hybride qui combine du temps passé ensemble dans nos bureaux et ateliers pour stimuler l'innovation, la culture, les relations et l'apprentissage, et du temps passé à travailler à domicile.
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