Estados Unidos
Temple Health
Wayve
Engenheiro(a) Staff de Machine Learning, Modelos de Visão
Estados Unidos
Sunnyvale, California, United States
Python
Tradução automática. Consulte o original.
SOBRE NÓS
Fundada em 2017, a Wayve é a principal desenvolvedora de tecnologia de IA Embarcada. Nosso software avançado de IA e modelos de fundação permitem que veículos percebam, entendam e naveguem em qualquer ambiente complexo, aprimorando a usabilidade e a segurança dos sistemas de direção automatizada.
Nossa visão é criar autonomia que impulsione o mundo para frente. Nossos produtos de IA inteligentes, sem mapas e independentes de hardware são projetados para montadoras, acelerando a transição da direção assistida para a automatizada.
Em nosso ambiente de ritmo acelerado, grandes problemas nos inspiram — abraçamos a incerteza, mergulhando em desafios complexos para desbloquear soluções inovadoras. Miramos alto e mantemos a humildade em nossa busca pela excelência, aprendendo e evoluindo constantemente enquanto pavimentamos o caminho para um futuro mais inteligente e seguro.
Na Wayve, suas contribuições importam. Valorizamos a diversidade, abraçamos novas perspectivas e promovemos um ambiente de trabalho inclusivo; apoiamos uns aos outros para gerar impacto.
A VAGA
Faça da Wayve a experiência que define sua carreira!
Como Engenheiro(a) Staff de Machine Learning na equipe de Medição de Avaliação de IA da Wayve, baseado(a) em nosso escritório em Sunnyvale, você construirá os modelos de visão computacional e compreensão de cena que a Wayve usa para medir o desempenho do Wayve Driver offline. Você adaptará a tecnologia de nossos modelos no veículo e Modelos de Fundação Wayve em modelos offline que entendem cobertura, mineram eventos raros e avaliam o comportamento de direção, e você impulsionará sua precisão e generalização entre veículos, mercados e condições. Medir seus próprios modelos rigorosamente faz parte do trabalho. Você definirá ground truth e critérios de correção em uma taxonomia de direção complexa, e os transformará em benchmarks automatizados e evidências nas quais nossos pipelines de validação e casos de segurança podem se basear.
A equipe de Medição constrói e qualifica os modelos de compreensão de cena que a Wayve usa para medir o desempenho de direção offline, após corridas na estrada e em simulação. O offline é onde está o potencial interessante: mais computação por quadro, modelos de fundação maiores e acesso a contexto temporal passado e futuro que o veículo nunca tem. Os resultados são de missão crítica, informando diretamente as decisões de desenvolvimento de modelos e entregas ao cliente. Você trabalhará em uma equipe sênior focada e de alto impacto com forte senso de propriedade, acesso a dados de câmera, lidar e simulação em escala de frota, e parceiros próximos em modelagem no veículo, avaliação, curadoria de dados e simulação.
SOBRE VOCÊ
Para prepará-lo(a) para o sucesso como Engenheiro(a) Staff de Machine Learning na Wayve, procuramos as seguintes habilidades e experiência.
Principais responsabilidades
- Desenvolver os modelos - construir, treinar e ajustar os modelos de compreensão de cena no centro da medição offline da Wayve, adaptando arquiteturas no veículo e Modelos de Fundação Wayve para uso offline.
- Impulsionar precisão e generalização - melhorar o desempenho do modelo entre plataformas de veículos, geografias e condições de direção; diagnosticar modos de falha e fechar o ciclo em pontos cegos.
- Explorar o ambiente offline - usar as vantagens que o veículo não possui: orçamentos de computação mais altos, maior capacidade de modelo, contexto temporal bidirecional e aprendizado de representação multi-tarefa ou conjunta.
- Medir o que você constrói - fazer benchmark dos seus modelos, definir barras de qualidade e usar métricas e análise de erros para direcionar a próxima iteração; tratar a medição como o feedback que impulsiona a modelagem.
- Tornar as evidências críveis - garantir que os resultados de benchmark sejam estatisticamente defensáveis e adequados para alimentar pipelines de validação em escala e nossos casos de segurança mais amplos, em todo o portfólio de produtos.
- Alinhar prioridades e mentorar - trabalhar no dia a dia com modelagem no veículo, avaliação, curadoria de dados e equipes de simulação entre locais; elevar o nível da prática de engenharia e modelagem; mentorar outros na equipe; manter o foco nas prioridades da divisão e da empresa e como o trabalho de Medição as viabiliza.
Requisitos mínimos
Essencial
- 5+ anos em engenharia de ML, incluindo treinamento e entrega de modelos de deep learning em produção, com pesquisa em problemas de modelagem ambíguos desde o escopo até uma direção na qual outros se baseiam.
- Experiência prática no treinamento de modelos modernos de visão computacional, incluindo arquiteturas baseadas em transformadores e multimodais ou VLM para detecção, segmentação, classificação ou compreensão de cena, em dados de sensores de câmera e/ou lidar.
- Experiência em adaptar ou ajustar grandes modelos pré-treinados ou de fundação, e treinar representações compartilhadas entre múltiplas tarefas ou objetivos (treinamento multi-estágio ou conjunto), incluindo trade-offs reais entre dados e perdas.
- Proficiência em Python e frameworks de ML (especialmente PyTorch), com uma base sólida em práticas de engenharia de software e conforto com treinamento em larga escala.
- Liderança técnica de nível Staff: com conhecimento de pesquisa e pragmático(a), definindo direção, elevando o nível e liderando trabalho interfuncional sem gestão formal.
- Capaz de medir seus próprios modelos: confortável em definir e ler as métricas que mostram se um modelo está genuinamente melhorando.
Desejável
- Experiência em compreensão de cena 3D e aprendizado de representação para percepção geométrica e semântica, incluindo enriquecimento semântico em larga escala de cenas de direção.
- Experiência com modelagem offboard ou offline: auto-rotulagem, destilação de modelos, modelos temporais ou de mundo, ou outras formas de explorar computação que sistemas no veículo não podem.
- Experiência anterior em veículos autônomos ou robótica com implantação prática e validação em loop fechado em sistemas físicos.
- Experiência com dados em escala de frota e infraestrutura de treinamento distribuído em larga escala.
Esta é uma função em tempo integral baseada em nosso escritório em Sunnyvale.
O salário estimado razoavelmente para esta função varia de $370,040 a $407,330, mais um pacote competitivo de ações.
A remuneração real é baseada nas habilidades, qualificações e experiência do candidato.
A Wayve está comprometida em criar uma experiência de entrevista inclusiva. Se você precisar de quaisquer acomodações ou ajustes para participar plenamente do nosso processo de entrevista, por favor, nos informe.
Entendemos que todos têm um conjunto único de habilidades e experiências e que nem todos atenderão a todos os requisitos listados acima. Se você é apaixonado(a) por carros autônomos e acha que tem o que é preciso para causar um impacto positivo no mundo, nós o(a) encorajamos a se candidatar.
Na Wayve, estamos comprometidos em criar uma cultura diversa, justa e respeitosa que seja inclusiva para todos, com base em suas habilidades e perspectivas únicas, e independentemente de sexo, raça, religião ou crença, origem étnica ou nacional, deficiência, idade, cidadania, estado civil, união estável ou de fato, orientação sexual, identidade de gênero, status de veterano, gravidez ou condição relacionada (incluindo amamentação) ou qualquer outra base protegida pela lei aplicável.
Para mais informações, visite Carreiras na Wayve. wayve.ai/careers/
Para saber mais sobre o que nos impulsiona, visite Valores na Wayve wayve.ai/careers/
Apenas para candidatos dos EUA, visite Aviso E-Verify drive.google.com/file/d/1N46n3iN0AG8EPEO-hCanyyv7hzz8KgT_/view?usp=sharing e Participação e Direito ao Trabalho ussc.gov/sites/default/files/pdf/employment/RightToWork.pdf
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AVISO LEGAL: Não perguntaremos sobre casamento ou gravidez, responsabilidades de cuidado ou deficiências em nenhum de nossos anúncios de emprego ou entrevistas. No entanto, coletamos informações sobre responsabilidades de cuidado e deficiências, entre outras informações de diversidade, como parte de um formulário opcional de Monitoramento DEI para nos ajudar a identificar áreas de melhoria em nosso processo de contratação e garantir que o processo seja inclusivo e não discriminatório.
Na Wayve, queremos o melhor de todos os mundos, por isso operamos uma política de trabalho híbrido que combina tempo juntos em nossos escritórios e workshops para impulsionar inovação, cultura, relacionamentos e aprendizado, e tempo trabalhando em casa.
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