Estados Unidos
PwrQ Holdings LLC
Waymo
Engenheiro Sênior de Machine Learning, Visão Computacional/VLM
Estados Unidos
Mountain View, California, United States · San Francisco, California, United States
Python
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Waymo é uma empresa de tecnologia de direção autônoma com a missão de ser o motorista mais confiável do mundo. Desde seu início como o Projeto de Carro Autônomo do Google em 2009, a Waymo se concentrou em construir o Waymo Driver — O Motorista Mais Experiente do Mundo™ — para melhorar o acesso à mobilidade, salvando milhares de vidas perdidas em acidentes de trânsito. O Waymo Driver impulsiona o serviço de transporte totalmente 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 em dirigir autonomamente mais de 100 milhões de milhas em vias públicas e dezenas de bilhões em simulação em mais de 15 estados dos EUA.
Em Semântica, a missão de nossa equipe é criar os rótulos automáticos de percepção offboard de maior fidelidade e mais abrangentes em escala massiva, servindo como base para o treinamento e validação da pilha AV. Somos uma equipe avançada de ML e engenharia que utiliza visão computacional de ponta, deep learning e IA generativa para analisar automaticamente logs de direção, gerar um rico entendimento de cena e impulsionar o motor de dados que permite à Waymo escalar com segurança e eficiência.
Nesta função híbrida, você se reportará a um Gerente Líder Técnico Sênior.
Você irá:
- Desenvolver e treinar modelos de visão computacional / multimodais de ponta (por exemplo, Gemini) para extrair as ricas informações semânticas (por exemplo, atributos de objetos, propriedades de cena, dinâmicas de interação) exigidas pelo agente de IA.
- Projetar e implementar uma estrutura de agente de IA escalável que integre grandes modelos de fundação (por exemplo, Gemini) com as saídas de nossos modelos de percepção e bases de conhecimento internas.
- Desenvolver e aplicar técnicas de Fine-tuning e Aprendizado por Reforço (RL) para criar um "flywheel de dados", melhorando continuamente as capacidades de legendagem e raciocínio do sistema por meio de feedback automatizado.
- Desenvolver e prototipar estratégias de prompting inovadoras para Modelos de Visão-Linguagem (VLMs) para obter raciocínio complexo e causal sobre cenários de direção.
- Colaborar estreitamente com as equipes de Infraestrutura de ML, Percepção, Comportamento e Fundação de IA para definir requisitos de dados e integrar o sistema de legendagem no ciclo de vida mais amplo de desenvolvimento de ML.
- Ser responsável pelo ciclo de vida completo do sistema, desde o desenvolvimento avançado de modelos e prototipagem até a implantação em produção e o escalonamento para geração massiva de dados.
Requisitos mínimos
Você possui:
- Mestrado em Ciência da Computação ou área técnica relacionada.
- 4+ anos de experiência prática no treinamento e implantação de modelos de deep learning para tarefas de visão computacional (por exemplo, detecção, segmentação, compreensão de vídeo) usando Python e frameworks como PyTorch, JAX ou TensorFlow.
- 1+ anos de experiência comprovada trabalhando com modelos de linguagem grandes (LLMs) ou modelos de visão-linguagem (VLMs) em áreas como fine-tuning, prompting ou Geração Aumentada por Recuperação (RAG).
- Fortes fundamentos de engenharia de software, incluindo projeto de sistemas escaláveis e confiáveis.
- Experiência na construção e gerenciamento de pipelines de processamento de dados em larga escala para treinamento de ML.
- Capacidade comprovada de trabalhar de forma autônoma e liderar projetos técnicos complexos em um ambiente de P&D de ritmo acelerado.
Preferimos:
- Doutorado em Ciência da Computação ou área técnica relacionada.
- Histórico de publicações em conferências de IA de ponta (por exemplo, NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR).
- Experiência prática com Aprendizado por Reforço, especialmente RLHF, RLAIF ou aplicação de RL a tarefas de linguagem/agente.
- Experiência com técnicas modernas em aprendizado autossupervisionado, fracamente supervisionado ou multitarefa para percepção.
- Experiência na construção com frameworks de agentes de IA (por exemplo, LangChain, LlamaIndex) ou no desenvolvimento de sistemas agênticos autônomos.
- Familiaridade com os desafios da percepção multimodal em robótica ou direção autônoma.
- Um histórico de colaboração interfuncional impactante.
A faixa salarial base esperada para esta posição em tempo integral em locais dos EUA é listada abaixo. O salário inicial real será baseado em fatores relacionados ao trabalho, incluindo o local de trabalho exato, experiência, treinamento e educação relevantes, e nível de habilidade. Seu recrutador poderá compartilhar mais informações sobre a faixa salarial específica para o local da função ou, se a função puder ser realizada remotamente, a faixa salarial específica para sua localização preferida, durante o processo de contratação.
Os funcionários da Waymo também são elegíveis para participar do programa de bônus anual discricionário da Waymo, plano de incentivo acionário e generoso programa de benefícios da Empresa, sujeito aos requisitos de elegibilidade.
Faixa Salarial
$213,000—$263,000 USD
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