Estados Unidos
SanMar- External
Waymo
Engenheiro de Software Sênior, Eficiência de Treinamento
Estados Unidos
Mountain View, California, United States
PythonC++
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
A Waymo é uma empresa de tecnologia de direção autônoma com a missão de ser o motorista mais confiável do mundo. Desde o seu início como o Google Self-Driving Car Project em 2009, a Waymo tem se concentrado em construir o Waymo Driver — o motorista mais experiente do mundo™ — para melhorar o acesso à mobilidade e salvar milhares de vidas que hoje são perdidas em acidentes de trânsito. O Waymo Driver impulsiona o serviço de transporte autônomo da Waymo e também pode ser aplicado a uma variedade de plataformas de veículos e casos de uso de produtos. O Waymo Driver já realizou mais de dez milhões de viagens apenas com passageiros, possibilitadas por sua experiência de direção autônoma por mais de 100 milhões de milhas em vias públicas e dezenas de bilhões em simulação em mais de 15 estados dos EUA.
A equipe de Infraestrutura de ML da Waymo trabalha com equipes de Pesquisa e Produção para desenvolver modelos de Percepção e Planejamento que são fundamentais para nosso software de direção autônoma. Ajudamos nossos parceiros oferecendo as melhores soluções para todo o ciclo de vida de desenvolvimento de modelos. Essas soluções são desenvolvidas em estreita colaboração com equipes do Google. Elas são voltadas tanto para o escalonamento de modelos quanto para a resolução de problemas exclusivos de ML para direção autônoma. Você melhorará a eficiência de tempo de execução de pipelines de dados de entrada para cargas de trabalho de treinamento em larga escala. Esta é uma oportunidade única de trabalhar em sistemas de ML e aprimorar nossos processos de treinamento de modelos.
Você irá
- Projetar e aprimorar pipelines de dados de entrada distribuídos para cargas de trabalho de treinamento de ML em larga escala.
- Colaborar com pesquisadores e engenheiros de ML para resolver gargalos no desempenho de pipelines de dados.
- Melhorar o rendimento de tempo de execução de cargas de trabalho de treinamento de ML, incluindo a otimização de sistemas de processamento de dados de entrada, garantindo escalabilidade e confiabilidade em ambientes distribuídos.
- Implementar e manter ferramentas avançadas de infraestrutura de ML, incluindo ML Pathways, Grain, JAX e TensorFlow.
- Avaliar e integrar tecnologias modernas para aprimorar o desempenho e a escalabilidade de sistemas de ML.
- Promover as melhores práticas para arquitetura de sistemas distribuídos e contribuir para a liderança técnica dentro da equipe.
Requisitos mínimos
Você possui
- Bacharelado em Ciência da Computação, Matemática ou mais de 5 anos de experiência prática equivalente.
- Proficiência em design de sistemas distribuídos com compreensão da otimização de pipelines de dados de ML.
- Experiência com frameworks de ML, incluindo TensorFlow e JAX.
- Experiência prática com bibliotecas como Grain ou tf.data service.
- Sólidas habilidades de programação em Python e C++.
- Familiaridade prática com ferramentas de perfilamento para descobrir gargalos de desempenho.
Preferimos
- Mestrado em Ciência da Computação, Matemática.
- Familiaridade com frameworks de fluxo de dados distribuídos como ML Pathways.
#LI-Hybrid
A faixa salarial base esperada para esta posição de tempo integral em locais nos EUA está listada abaixo. O pagamento inicial real será baseado em fatores relacionados ao trabalho, incluindo o local exato de trabalho, experiência, treinamento e educação relevantes e nível de habilidade. Seu recrutador pode compartilhar mais sobre a faixa salarial específica para o local da função ou, se a função puder ser realizada remotamente, a faixa salarial específica para o seu local preferido, durante o processo de contratação.
Faixa Salarial $238,000—$302,000 USD
Os funcionários da Waymo também são elegíveis para participar do programa de bônus anual discricionário da Waymo, do plano de incentivo de ações e do generoso programa de benefícios da empresa, sujeito aos requisitos de elegibilidade.
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