Engenheiro Sênior de Algoritmos, Aprendizado por Reforço

Estados Unidos

Houston, Texas, United States · California, United States

Python

Tradução automática. Consulte o original.

SOBRE NÓS

Na Bot Auto, estamos revolucionando o transporte de cargas com nossos caminhões autônomos de ponta, aprimorando a qualidade de vida das comunidades em todo o mundo. Com a agilidade de uma startup e a sabedoria de especialistas experientes, nossa equipe alcançou inúmeros primórdios mundiais e inovações incomparáveis. Unidos por uma visão compartilhada, criamos soluções inovadoras que impulsionam o futuro do transporte. Junte-se a nós e transforme suas ideias em realidade.

VISÃO GERAL DA FUNÇÃO

Estamos buscando um Engenheiro Sênior de ML/RL para se juntar à nossa equipe de Algoritmos e impulsionar o desenvolvimento de nossa arquitetura comportamental unificada. Nesta função, você ajudará a preencher a lacuna entre a simulação e o mundo real, desenvolvendo uma estrutura de políticas escalável que representa tanto nossa política ego L4 quanto uma população diversificada de agentes simulados. Você trabalhará na interseção do Aprendizado por Reforço Multiagente (MARL) e do projeto de sistemas críticos de segurança para garantir que nossos semirreboques autônomos naveguem pelas rodovias com segurança e precisão sobre-humanas.

PRINCIPAIS RESPONSABILIDADES

Modelagem Comportamental: Desenvolver e treinar políticas diversas e condicionadas que simulem comportamentos de direção realistas para testar e validar nossa pilha de direção autônoma.

Aprendizado com Restrições de Segurança: Liderar a pesquisa e implementação de algoritmos avançados de RL para garantir que as métricas de segurança sejam tratadas como restrições primárias no processo de aprendizado.

Design de Recompensa e Objetivos: Colaborar com equipes multifuncionais para projetar funções de recompensa robustas e métricas de avaliação que equilibrem segurança, progresso e conforto.

Pipelines de Treinamento Escaláveis: Contribuir para a otimização de nossos ambientes de treinamento em larga escala e de alta vazão para permitir iteração rápida em cenários multiagentes complexos.

Arquitetura de Modelo: Avançar nossas arquiteturas neurais de ponta para melhorar o raciocínio espacial, o planejamento de longo horizonte e a modelagem de interação.

Colaboração Inter-equipes: Trabalhar em estreita colaboração com as equipes de Simulação e Planejamento para integrar modelos de nível de pesquisa em software de qualidade de produção e crítico para a segurança.

QUALIFICAÇÕES REQUERIDAS

Experiência Profissional em RL: Histórico comprovado de treinamento e implantação de algoritmos de RL profundo (por exemplo, PPO, SAC) para sistemas robóticos ou autônomos complexos do mundo real.

Maestria Técnica: Experiência em Python e PyTorch; forte compreensão das arquiteturas modernas de deep learning e técnicas de otimização.

Formação Acadêmica: MS ou PhD em Ciência da Computação, Robótica ou área quantitativa relacionada.

Intuição Científica: Capacidade de diagnosticar e resolver desafios fundamentais no treinamento de RL, como gerenciamento de variância e deslocamento de distribuição.

QUALIFICAÇÕES DESEJÁVEIS

Especialização em RL Seguro: Experiência com otimização restrita ou frameworks de aprendizado crítico para segurança.

Sistemas Multiagentes: Experiência em estabilidade de treinamento de MARL, incluindo estratégias de auto-play e execução descentralizada.

Domínio de Direção Autônoma: Familiaridade com dinâmica veicular e planejamento de comportamento, especialmente para ambientes de rodovias de longa distância.

INFORMAÇÕES ADICIONAIS

Remuneração: Salário competitivo com base na experiência, com oportunidades de bônus de desempenho e participação acionária.

Benefícios: Plano de saúde abrangente, folga remunerada e a oportunidade de trabalhar na vanguarda da indústria de caminhões autônomos.

POR QUE BOT AUTO?

Somos uma equipe pequena e hiper-focada em uma missão para superar o custo por milha humano através da tecnologia. Recentemente, completamos com sucesso a primeira carga comercial totalmente sem motorista da indústria, provando que nossa visão é uma realidade. Se você é apaixonado por IA, segurança e transformação de logística, queremos ouvir você.

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