Estados Unidos
B&A
DoorDash USA
Engenheiro Sênior/Staff de Deep Reinforcement Learning - DoorDash Dot
Estados Unidos
San Francisco, California, United States
C++Go
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
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Aviso sobre o uso de IA e ferramentas automatizadas: Para agilizar nosso processo de contratação, a DoorDash utiliza uma ferramenta de recrutamento automatizada chamada Gem.
Como funciona: O Gem auxilia nossa equipe de recrutamento avaliando qualificações e características relacionadas ao trabalho em conexão com a contratação. A ferramenta foi projetada e é usada para apoiar — em vez de substituir — a tomada de decisão humana; pessoal treinado toma as decisões finais com revisão e supervisão humana significativa, e a DoorDash não utiliza o Gem ou outra ferramenta habilitada por IA de uma maneira que tenha o efeito de sujeitar candidatos ou funcionários a discriminação com base em qualquer característica protegida ou proxy, ou por se envolver em qualquer atividade protegida sob a lei aplicável.
Retenção de Dados, Privacidade e Auditoria de Viés: Os dados coletados durante este processo são retidos de acordo com nossa Política de Privacidade do Candidato help.doordash.com/en-us/legal/article/ax-privacy-notice e as leis estaduais aplicáveis. Em conformidade com a Lei Local nº 144 da cidade de Nova York, o resumo da auditoria de viés independente para o Gem está disponível publicamente para revisão em nossa Página de Carreiras careersatdoordash.com/wp-content/uploads/2026/06/Gem-BABL-Bias-Audit-Results-2-1.pdf.
Aviso aos candidatos para vagas localizadas em NYC ou vagas remotas associadas ao escritório em NYC apenas
Usamos o Covey como parte de nosso processo de contratação e/ou promoção para vagas em NYC e certos recursos podem qualificá-lo como um AEDT em NYC. Como parte do processo de contratação e/ou promoção, fornecemos ao Covey os requisitos da vaga e as candidaturas enviadas pelos candidatos. Começamos a usar o Covey Scout for Inbound getcovey.com/product/covey-scout-inbound de agosto de 21, 2023, até dezembro de 21, 2023, e retomamos o uso do Covey Scout for Inbound getcovey.com/product/covey-scout-inbound novamente em junho de 29, 2024.
A ferramenta Covey foi revisada por um auditor independente. Os resultados da auditoria podem ser vistos aqui: Covey getcovey.com/nyc-local-law-144
Declaração de Não Discriminação: Em conformidade com nossas crenças e objetivos, nenhum funcionário ou candidato enfrentará discriminação ou assédio com base em: raça, cor, ancestralidade, origem nacional, religião, idade, gênero, status de parceiro marital/doméstico, orientação sexual, identidade ou expressão de gênero, status de deficiência ou status de veterano. Além da discriminação e assédio baseados em “categorias protegidas”, também nos esforçamos para evitar que outras formas mais sutis de comportamento inadequado (ou seja, estereótipos) ganhem espaço em nosso escritório. Seja flagrante ou oculto, barreiras ao sucesso não têm lugar na DoorDash. Valorizamos uma força de trabalho diversa – pessoas que se identificam como mulheres, não binárias ou de gênero não conforme, LGBTQIA+, indígenas americanos ou nativos do Alasca, negros ou afro-americanos, hispânicos ou latinos, nativos do Havaí ou outros das ilhas do Pacífico, pessoas com deficiência, cuidadores e pais, e veteranos são fortemente encorajados a se candidatar. Agradecemos ao Level Playing Field Institute por esta declaração de não discriminação.
De acordo com a Portaria de Chance Justa de San Francisco, a Iniciativa de Chance Justa para Contratação de Los Angeles e quaisquer outros regulamentos estaduais ou locais de contratação, consideraremos para emprego qualquer candidato qualificado, incluindo aqueles com registros de prisão e condenação, de maneira consistente com o regulamento aplicável.
Se você precisar de alguma acomodação, informe seu contato de recrutamento no momento da conexão inicial.
Aviso aos candidatos para vagas localizadas em NYC ou vagas remotas associadas ao escritório em NYC apenas
Usamos o Covey como parte de nosso processo de contratação e/ou promoção para vagas em NYC e certos recursos podem qualificá-lo como um AEDT em NYC. Como parte do processo de contratação e/ou promoção, fornecemos ao Covey os requisitos da vaga e as candidaturas enviadas pelos candidatos. Começamos a usar o Covey Scout for Inbound de agosto de 21, 2023, até dezembro de 21, 2023. Retomamos o uso do Covey Scout for Inbound novamente em junho de 29, 2024, e cessamos o uso do Covey Scout for Inbound em abril de 30, 2026.
A ferramenta Covey foi revisada por um auditor independente. Os resultados da auditoria podem ser vistos aqui: getcovey.com/nyc-local-law-144.
Cuidado com golpes de recrutamento: A DoorDash, Deliveroo e Wolt nunca pedirão que você pague dinheiro ou compartilhe informações financeiras confidenciais durante a contratação — saiba mais sobre nosso processo de recrutamento legítimo em Conscientização sobre Golpes de Recrutamento - DoorDash careersatdoordash.com/recruitment-scam-awareness.
SOBRE A EQUIPE
Nossa equipe DD Labs desenvolve sistemas de entrega autônomos em tempo real. O grupo de Planejamento e Tomada de Decisão está investindo fortemente em deep reinforcement learning para ir além do planejamento clássico, aprendendo políticas que generalizam cenários de direção inéditos, lidam com casos extremos de cauda longa e melhoram continuamente a partir de dados de frota em larga escala. Nossos modelos lidam conjuntamente com previsão e planejamento em uma arquitetura unificada. Nossa stack é puramente JAX de ponta a ponta: o mesmo código usado para treinamento é o que roda no robô. Sem reescritas em C++, sem exportação TensorRT. Uma nova política vai do treinamento à implementação no veículo em minutos.
SOBRE A VAGA
Como Engenheiro Sênior/Staff de Deep RL, você projetará, treinará e implementará políticas de deep reinforcement learning que tomam decisões de direção em tempo real para nossos veículos autônomos. Você será responsável por todo o ciclo de vida, desde a formulação do problema e design de recompensas até o treinamento distribuído em larga escala e a inferência no veículo. Você ajudará a definir como os componentes aprendidos se integram ao restante da stack de autonomia para produzir um comportamento robusto e pronto para produção.
VOCÊ ESTÁ ANIMADO COM ESTA OPORTUNIDADE PORQUE IRÁ…
- Formular tarefas complexas de direção como problemas de RL com funções de recompensa bem estruturadas e representações expressivas de estado/ação.
- Projetar e treinar agentes de deep RL baseados em modelos usando simulação acelerada por GPU em escala massiva, incluindo o aprimoramento do próprio simulador.
- Construir e manter infraestrutura de treinamento distribuído em JAX em grandes clusters de computação.
- Construir sistemas de otimização baseados em agentes que melhoram automaticamente o código, executam experimentos, analisam métricas e iteram sobre políticas de RL com intervenção humana mínima.
ESTAMOS ANIMADOS COM VOCÊ PORQUE…
- Bacharelado/Mestrado/Doutorado em Ciência da Computação, Engenharia Elétrica, Robótica ou área correlata, com uma base sólida em reinforcement learning e deep learning.
- Você possui proficiência no uso de ferramentas de codificação de IA (por exemplo, Claude Code, Codex, Cursor) em todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software, incluindo design, geração de código, testes, monitoramento e lançamento de software.
- Experiência prática no treinamento de agentes de RL em escala, idealmente em robótica, direção autônoma ou outros domínios de tomada de decisão em tempo real.
- Proficiência em JAX ou framework de ML funcional similar; conforto com compilação JIT, ambientes vetorizados e simulação acelerada por GPU.
- Compreensão profunda dos conceitos centrais de RL: gradientes de política, funções de valor, exploração-explotação, RL baseada em modelos, modelagem de recompensa e transferência de simulação para o mundo real (sim-to-real).
- Mentalidade orientada a dados: confortável em construir pipelines de experimentos, analisar execuções de treinamento e deixar que as métricas guiem as decisões arquiteturais.
DIFERENCIAIS
- Publicações em conferências de topo (NeurIPS, ICML, ICLR, CoRL, RSS, ICRA) sobre RL ou planejamento aprendido.
- Experiência na construção ou trabalho com simuladores acelerados por GPU para treinamento de RL.
- Histórico de entrega de um componente aprendido em uma stack de robótica ou veículo autônomo em produção.
Compensação
O salário inicial do candidato selecionado ficará dentro da faixa salarial listada abaixo e é determinado com base em fatores relacionados ao trabalho, incluindo, mas não se limitando a, habilidades, experiência, qualificações, local de trabalho e condições de mercado.
O salário base é localizado de acordo com o local de trabalho do funcionário. As faixas dependem do mercado e podem ser modificadas no futuro.
Além do salário base, a compensação para esta função inclui oportunidades de concessão de ações (equity). Fale com seu recrutador para mais informações.
A DoorDash se preocupa com você e seu bem-estar geral. É por isso que oferecemos um pacote de benefícios abrangente para todos os funcionários regulares, que inclui um plano 401(k) com contrapartida do empregador, 16 semanas de licença parental remunerada, benefícios de bem-estar, auxílio-transporte, folga remunerada e licença médica remunerada em conformidade com as leis aplicáveis (por exemplo, a Lei de Famílias e Locais de Trabalho Saudáveis do Colorado). A DoorDash também oferece benefícios médicos, odontológicos e de visão, 11 feriados remunerados, seguro de invalidez e seguro de vida básico, assistência para formação familiar e um programa de saúde mental, entre outros.
Para saber mais sobre nossos benefícios, visite nossa página de carreiras aqui careers.doordash.com/.
Veja abaixo os detalhes sobre folga remunerada:
- Para cargos assalariados: folga/férias remuneradas flexíveis, mais 80 horas de licença médica remunerada por ano.
- Para cargos horistas: férias acumuladas a cerca de 1 hora para cada 25.97 horas trabalhadas (por exemplo, cerca de 6.7 horas/mês se trabalhar 40 horas/semana; cerca de 3.4 horas/mês se trabalhar 20 horas/semana), e licença médica remunerada acumulada a 1 hora para cada 30 horas trabalhadas (por exemplo, cerca de 5.8 horas/mês se trabalhar 40 horas/semana; cerca de 2.9 horas/mês se trabalhar 20 horas/semana).
A faixa salarial base nacional para esta posição nos Estados Unidos, incluindo Illinois e Colorado.
$168,000—$247,000 USD
SOBRE A DOORDASH
Na DoorDash, nossa missão de empoderar economias locais molda como os membros da nossa equipe se movem rapidamente, aprendem e reiteram para tomar decisões impactantes que demonstram empatia pela nossa gama de usuários — desde Dashers a parceiros comerciais e consumidores. Somos uma empresa de tecnologia e logística que começou permitindo a entrega porta a porta, e estamos procurando membros de equipe que possam nos ajudar a passar de uma empresa conhecida como o lugar onde você pede comida para uma empresa à qual as pessoas recorrem para todos os tipos de bens.
A DoorDash está crescendo rapidamente e mudando constantemente, o que dá aos membros da nossa equipe a oportunidade de compartilhar suas perspectivas únicas, resolver novos desafios e ser donos de suas carreiras. Estamos comprometidos em apoiar a felicidade, a saúde e o bem-estar geral dos funcionários, oferecendo benefícios e vantagens abrangentes, incluindo assistência médica premium, reembolso de despesas de bem-estar, licença parental remunerada e muito mais.
NOSSO COMPROMISSO COM A DIVERSIDADE E INCLUSÃO
Estamos comprometidos em crescer e empoderar uma comunidade mais inclusiva dentro de nossa empresa, setor e cidades. É por isso que contratamos e cultivamos equipes diversas de pessoas de todas as origens, experiências e perspectivas. Acreditamos que a verdadeira inovação acontece quando todos têm lugar à mesa e as ferramentas, recursos e oportunidades para se destacar.
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