Vereinigte Staaten
CSC Leasing Co.
Wayve
Principal Engineer, Model Development Platform
Vereinigte Staaten
Sunnyvale, California, Vereinigte Staaten
ReactKubernetes
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ÜBER UNS
Gegründet im Jahr 2017, ist Wayve der führende Entwickler von Embodied AI-Technologie. Unsere fortschrittliche KI-Software und Foundation Models ermöglichen es Fahrzeugen, jede komplexe Umgebung wahrzunehmen, zu verstehen und zu navigieren, wodurch die Nutzbarkeit und Sicherheit von automatisierten Fahrsystemen verbessert wird.
Unsere Vision ist es, Autonomie zu schaffen, die die Welt vorantreibt. Unsere intelligenten, kartenlosen und hardware-unabhängigen KI-Produkte sind für Automobilhersteller konzipiert und beschleunigen den Übergang vom assistierten zum automatisierten Fahren.
In unserem schnelllebigen Umfeld treiben uns große Probleme an – wir nehmen Unsicherheiten an und stellen uns komplexen Herausforderungen, um bahnbrechende Lösungen zu entwickeln. Wir setzen uns hohe Ziele und bleiben in unserem Streben nach Exzellenz bescheiden, lernen und entwickeln uns ständig weiter, während wir den Weg für eine intelligentere und sicherere Zukunft ebnen.
Bei Wayve zählen Ihre Beiträge. Wir schätzen Vielfalt, begrüßen neue Perspektiven und fördern ein inklusives Arbeitsumfeld; wir unterstützen uns gegenseitig, um Wirkung zu erzielen.
Machen Sie Wayve zu der Erfahrung, die Ihre Karriere definiert!
Als Principal Engineer für die Model Development Platform
werden Sie die End-to-End-Architektur für den KI-Modell-Lebenszyklus von Wayve verantworten, von der Datenerfassung und dem Training bis hin zur Planung von Experimenten und Straßentests. An der Schnittstelle von KI-Forschung, groß angelegten verteilten Systemen und Roboterbetrieb halten Sie die Plattform zuverlässig, skalierbar und kohärent, damit unsere Forscher und Ingenieure schnell iterieren und autonome Fahr-Modelle sicher bereitstellen können.
In Zusammenarbeit mit dem Head of Model Dev Platform werden Sie die technische Vision festlegen und umsetzen, um Infrastruktur und Tools mit den Unternehmenszielen abzustimmen. Sie werden mit gutem Beispiel vorangehen, tief in Webanwendungen, verteilte Rechenleistung, ML Ops, Datenpipelines und Optimierungsalgorithmen eintauchen und durch Architektur und Mentoring Teams befähigen, Plattformfunktionen zu entwickeln, die die Modellentwicklung und das Flottenlernen messbar beschleunigen.
Was Sie verantworten werden
- Systemarchitektur & Zuverlässigkeit – Entwerfen und Weiterentwickeln der Gesamtarchitektur der Plattform für Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit und Skalierbarkeit. Festlegen von Leistungs-, Latenz- und Verfügbarkeitszielen und Treiben der Engineering-Standards, um diese zu erreichen.
- Domänenübergreifende technische Führung – Vereinheitlichen der Plattform über Disziplinen hinweg, von front-end UIs und verteiltem Training bis hin zu Spark Datenpipelines und optimierungsbasiertem Experiment-Scheduling, um sicherzustellen, dass Systeme sauber zusammenarbeiten.
- Hands-on Problemlösung – Eintauchen in die schwierigsten Herausforderungen in verschiedenen Teams, Leitung von Architektur-Reviews und Vorschlagen pragmatischer Lösungen, die Innovation mit operativer Einfachheit in Einklang bringen.
- Experimentier- und Planungssysteme – Aufbau von Systemen, die optimieren, wie Modelle in Simulation und auf der Straße getestet werden, unter Verwendung von Techniken wie lineare Programmierung und heuristische Optimierung, um Hardware-, Sicherheits- und Forschungs prioritäten auszugleichen und gleichzeitig den Durchsatz und die Durchlaufzeit zu verbessern.
- Daten- und Recheninfrastruktur – Entwerfen von Pipelines, die Petabytes von Flotten-Sensordaten aufnehmen, transformieren und anreichern, und Treiben einer effizienten Computernutzung über GPU, CPU, Cloud und Edge für Prototyping und groß angelegte Trainings.
- Strategische Zusammenarbeit – Partnerschaft mit Produkt, Forschung und Betrieb, um die Architektur mit den Benutzeranforderungen abzustimmen und die langfristige Roadmap der Plattform gemeinsam zu gestalten.
ÜBER SIE
Voraussetzungen
- Technische Führung im großen Maßstab – 10+ Jahre Erfahrung im Entwerfen und Erstellen von groß angelegten verteilten Systemen, ML/KI-Infrastruktur, full stack Webanwendungen oder Entwicklerplattformen, davon mindestens 3 Jahre als Staff- oder Principal-Level Engineer.
- Architektonische Tiefe & Breite – Nachgewiesene Fähigkeit, Systeme zu entwerfen, die Webplattformen, ML-Pipelines und groß angelegte Compute-Orchestrierung (z. B. Spark, Ray, Kubernetes, Airflow, MLflow) umfassen.
- Zuverlässigkeit und Leistung – Erfahrung in der Verbesserung der Plattformzuverlässigkeit, der Definition von SLAs/SLOs und dem Aufbau von selbstheilenden und beobachtbaren Systemen, die mit einer Verfügbarkeit von „vier Neunen“ oder besser arbeiten.
- Hands-on Systemdesign – Tiefes Verständnis von verteiltem Rechnen, Workflow-Orchestrierung, Datenmodellierung und API-Design, mit der Fähigkeit, produktionsreifen Code zu schreiben und zu überprüfen.
- Kollaborativer Einfluss – Ausgezeichnete Kommunikations- und funktionsübergreifende Kollaborationsfähigkeiten; Fähigkeit, Ingenieure, Manager und Forscher zu einer einheitlichen technischen Richtung zu führen.
- Mentoring & Kultur – Nachgewiesener Erfolg im Mentoring von Ingenieuren aller Ebenen und in der Kultivierung einer Kultur der technischen Exzellenz.
Wünschenswert
- Expertise in Optimierung & Planung – Erfahrung in der Anwendung von algorithmischer oder mathematischer Optimierung (z. B. lineare Programmierung, Graphenalgorithmen) auf operative oder Planungs probleme.
- ML Ops & Experimentiersysteme – Vertrautheit mit Werkzeugen für den End-to-End-Modell-Lebenszyklus, von der Datenerfassung und dem Training CI bis hin zu Modell-Artefakt-Tracking und Evaluierungs-Workflows.
- Domänenerfahrung – Vorkenntnisse in autonomen Systemen, Robotik oder anderen sicherheitskritischen Domänen.
- Full-Stack-Kenntnisse – Erfahrung mit modernen Web-Frameworks (z. B. React, Flask, FastAPI) und deren Integration in backend-Systeme.
- Data Governance – Verständnis von Datenschutz, Compliance und sicheren Handhabungspraktiken für groß angelegte Sensordaten.
#LI-HH1
Diese Position ist eine Vollzeitstelle in Sunnyvale, CA (hybrid) und das
realistisch geschätzte Gehalt für diese Position liegt zwischen $295,500 und $335,300, zuzüglich eines wettbewerbsfähigen Aktienpakets.
Die tatsächliche Vergütung basiert auf den Fähigkeiten, Qualifikationen und Erfahrungen des Kandidaten.
Wayve setzt sich für die Schaffung eines inklusiven Interviewerlebnisses ein. Wenn Sie Vorkehrungen oder Anpassungen benötigen, um vollständig an unserem Interviewprozess teilnehmen zu können, teilen Sie uns dies bitte mit.
Wir verstehen, dass jeder über eine einzigartige Reihe von Fähigkeiten und Erfahrungen verfügt und dass nicht jeder alle oben genannten Anforderungen erfüllt. Wenn Sie sich für selbstfahrende Autos begeistern und glauben, das Zeug dazu zu haben, einen positiven Einfluss auf die Welt zu nehmen, ermutigen wir Sie, sich zu bewerben.
Bei Wayve setzen wir uns für die Schaffung einer vielfältigen, fairen und respektvollen Kultur ein, die für alle inklusiv ist, basierend auf ihren einzigartigen Fähigkeiten und Perspektiven, und unabhängig von Geschlecht, Rasse, Religion oder Glauben, ethnischer oder nationaler Herkunft, Behinderung, Alter, Staatsbürgerschaft, Familienstand, ziviler Partnerschaft, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Veteranenstatus, Schwangerschaft oder damit verbundenem Zustand (einschließlich Stillen) oder einer anderen gesetzlich geschützten Grundlage.
Weitere Informationen finden Sie unter Karrieren bei Wayve. wayve.ai/careers/
Um mehr darüber zu erfahren, was uns antreibt, besuchen Sie Werte bei Wayve wayve.ai/careers/
Nur für US-Kandidaten: Besuchen Sie bitte die E-Verify-Hinweise drive.google.com/file/d/1N46n3iN0AG8EPEO-hCanyyv7hzz8KgT_/view?usp=sharing und Teilnahme und Arbeitsrecht ussc.gov/sites/default/files/pdf/employment/RightToWork.pdf
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HAFTUNGSAUSSCHLUSS: Wir werden in unseren Stellenanzeigen oder Vorstellungsgesprächen keine Fragen zu Ehe oder Schwangerschaft, Betreuungsaufgaben oder Behinderungen stellen. Wir erfassen jedoch Informationen zu Betreuungsaufgaben und Behinderungen sowie andere Diversitätsinformationen im Rahmen eines optionalen DEI-Monitoring-Formulars, um Bereiche für Verbesserungen in unserem Einstellungsprozess zu identifizieren und sicherzustellen, dass der Prozess inklusiv und diskriminierungsfrei ist.
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