Vereinigte Staaten
Wonderschool
Motional
Principal Machine Learning Engineer, Data Mining
Vereinigte Staaten
Boston, Massachusetts, Vereinigte Staaten · Pittsburgh, Pennsylvania, Vereinigte Staaten
AWSGCP
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Mission
Zusammenfassung:
Bei Motional verändern wir die Art und Weise, wie autonome Fahrzeuge kritische Informationen entdecken, die in Petabytes von multimodalen Sensordaten verborgen sind. Unser autonomer Fahr-Stack der nächsten Generation ist darauf angewiesen, die seltenen Edge-Cases, Long-Tail-Szenarien und Modellfehler zu finden, die am wichtigsten sind. Omnitag motional.com/news/technical-speaking-omnitag-ml-powered-multimodal-data-mining-framework, unser auf ML basierendes Framework für multimodales Data Mining, ist der Motor, der diese Entdeckung vorantreibt.
Als Principal Machine Learning Engineer fungieren Sie als grundlegende technische Führungskraft, die die langfristige, mehrjährige Vision für unser Ökosystem nach dem Training von Foundation-Modellen gestaltet. Während das Training von Foundation-Modellen von Grund auf auf unserem Horizont liegt, besteht Ihr unmittelbarer Auftrag darin, die Systeme zu architektonieren, die massive multimodale Modelle für unseren Autonomie-Stack anpassen, ausrichten und optimieren. Ausgestattet mit einem ausgeprägten Produktverständnis stellen Sie sicher, dass unsere technischen Investitionen direkt in einen Mehrwert für nachgelagerte Prozesse übersetzt werden, wodurch die Entdeckung von Edge-Cases beschleunigt, technische Kosten gesenkt und das endgültige Produkt für autonomes Fahren verbessert wird. Sie werden hochkomplexe, mehrdeutige Probleme angehen, Klarheit schaffen und Ziele definieren, die sich für das gesamte Unternehmen langfristig auszahlen. Indem Sie eine tiefgreifende abteilungsübergreifende Zusammenarbeit fördern, verbinden Sie ML-Fähigkeiten nahtlos mit unseren Autonomie- und Infrastruktur-Organisationen und bauen Silos ab, um eine reibungslose Ausführung zu gewährleisten. Auf höchstem Niveau technischer Reife lösen Sie die schwierigsten technischen Herausforderungen, die nur wenige andere bewältigen können, und setzen den Standard für modernste Modelldestillation, fortschrittliche Ausrichtungstechniken, automatisierte agentische Reasoning-Workflows und die hocheffiziente Bereitstellung von Modellen mit Milliarden von Parametern.
Ihre Aufgaben
- Festlegung der technischen Ausrichtung für Data Mining: Definieren Sie die mehrjährige ML-Roadmap für unsere multimodale Data-Mining-Plattform (Omnitag). Wandeln Sie komplexe, mehrdeutige Probleme in klare Ziele um und balancieren Sie langfristige grundlegende Investitionen (z. B. agentische Pipelines) mit kurzfristigen taktischen Zielen aus, um maximale Wirkung zu erzielen.
- Aufbau des Data-Flywheels: Übernehmen Sie den gesamten Lebenszyklus unserer ML-Datenpipelines, um den Active-Learning-Loop zu schließen. Sie werden massive multimodale Teacher-Modelle ausrichten und sie in effiziente Student-Modelle für die Suche im Exabyte-Maßstab destillieren, wodurch die Diagnose von Modellfehlern beschleunigt und die Rechenkosten für die automatisierte Kuratierung gesenkt werden.
- Architektur von Systemen im massiven Maßstab & Bewältigung der schwierigsten Herausforderungen: Entwerfen Sie die Architektur für die Anwendung von Modellen mit Milliarden von Parametern auf reale AV-Logs. Als leitender Implementierer für unsere schwierigsten technischen Engpässe werden Sie die Grenzen des parameter-effizienten Fine-Tunings erweitern, die Inferenz-Latenz für groß angelegte Abfragen optimieren und RL-gesteuerte Reasoning-Systeme aufbauen – während Sie gleichzeitig die Systemzuverlässigkeit und den Cloud-Footprint proaktiv verwalten.
- Förderung funktionsübergreifender Initiativen: Agieren Sie als technische Brücke zwischen Data Mining, Autonomie und Infrastruktur. Mit einem ausgeprägten Produktverständnis werden Sie die Edge-Cases, die der Autonomie-Stack als Nächstes lösen muss, tiefgreifend verstehen und phasenweise Rollouts koordinieren, um neue Entdeckungsfähigkeiten nahtlos in den zentralen AV-Entwicklungszyklus zu integrieren.
- Leitung und Entwicklung eines leistungsstarken Teams: Fungieren Sie als hands-on Player-Coach und leiten Sie direkt bis zu 3 Ingenieure an. Delegieren Sie Verantwortung, coachen Sie Ihr Team bei der Bereitstellung modernster Implementierungen und setzen Sie sich für Tools und Praktiken ein, die die Produktivität der Entwickler steigern und die Kultur der technischen Exzellenz bei Motional stärken.
Was wir suchen (Must-Haves)
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Machine Learning oder einem verwandten Fachgebiet oder gleichwertige Berufserfahrung.
- 12+ Jahre praktische Erfahrung im Bereich machine learning, mit einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz bei der Verantwortung des End-to-End-Entwicklungszyklus von ML-Systemen auf Unternehmensebene, vom Experimentdesign über Infrastruktur, Tests, Rollout, Monitoring bis hin zur Iteration.
- Außergewöhnliche technische Reife mit einer Erfolgsbilanz beim Aufbau und der Bereitstellung von Lösungen, die innovativ sind, eine große Reichweite haben (viele Teams oder Organisationen betreffen) und sich langfristig für das Unternehmen auszahlen.
- Nachgewiesene Fähigkeit, technische Probleme zu lösen, die nur wenige andere bewältigen können; die Person, die andere bei komplexer ML-Infrastruktur, deep learning-Architekturen und Produktionsoptimierung aufsuchen.
- Fundierte Erfahrung im Training von Modellen im großen Maßstab von Grund auf, einschließlich verteiltem Training über Multi-Node-GPU-Cluster, Datenpipeline- und Kuratierungsstrategie, Skalierungs- und Bewertungsmethodik sowie das praktische Debugging großer Trainingsläufe.
- Nachgewiesene Verantwortung für eine technische Roadmap für ein Team oder einen Problembereich, einschließlich der Abwägung konkurrierender Ziele (Wirkung, Qualität, Entwicklungszeit, Rechenkosten) und der bewussten Abwägung zwischen langfristigen grundlegenden Investitionen und kurzfristigen taktischen Zielen.
- Fähigkeit, aus mehrdeutigen, komplexen Problemen Klarheit zu schaffen, diese präzise zu zerlegen, Ziele zu definieren und Fortschrittsmaßstäbe für sich und Ihr Team festzulegen.
- Fundierte, generalistische ML-Expertise, die sich über das Training von Modellen im massiven Maßstab, hardware-optimierte Bereitstellung und ML-Orchestrierung in der Produktion in Cloud-Umgebungen (AWS, GCP oder Azure) erstreckt.
- Erfahrung in der Leitung abteilungsübergreifender Initiativen, einschließlich der Koordination phasenweiser Rollouts und Migrationen über abhängige Teams hinweg, sowie Mentoring von Ingenieuren, um das Niveau in Ihrem Umfeld zu heben.
- Ausgeprägte mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten. Sie können komplexe technische Probleme anhand von Daten und Analysen klar erklären und Vorschläge so kommunizieren, dass sie Zustimmung finden und Abstimmung schaffen.
Bonus-Punkte (Nice-to-Haves)
- Master/Promotion in Informatik, Machine Learning oder einem verwandten Fachgebiet.
- Erfahrung als Tech Lead Manager (TLM) oder in direkter Personalverantwortung, beim Coaching und der Entwicklung kleiner Teams von 2–3 Ingenieuren.
- Hintergrund im Bereich autonomes Fahren, Robotik oder komplexe Echtzeit-Entscheidungssysteme.
- Erfahrung mit ML-Data-Mining im massiven Maßstab, multimodalen Foundation-Modellen und embodied AI.
- Praktische Erfahrung im Pretraining oder Post-Training eines Foundation-Modells, Datenkuratierung im großen Maßstab, Pretraining- oder Continued-Pretraining-Rezepte, SFT/RLHF oder andere Ausrichtungsmethoden sowie Design von Evaluierungs-Harnesses.
- Erfahrung mit Modellkomprimierung und -anpassung im großen Maßstab, Wissensdestillation (Teacher/Student), parameter-effizientem Fine-Tuning oder Quantisierung für Inferenz mit hohem Durchsatz.
- Erfahrung mit groß angelegten Abfrage- oder Suchsystemen oder RL für Reasoning und Entscheidungsfindung.
- Fundierte Kenntnisse im Bereich Enterprise Model Serving (TF Serving, Triton, TorchServe) und modernen MLOps-Plattformen.
- Erfahrung im Aufbau von agentischen Pipelines oder LLM-gesteuerten Reasoning- und Tool-Use-Workflows.
- Ein starkes Portfolio an Publikationen, Patenten oder bedeutenden Open-Source-Beiträgen, das den Einfluss auf die breitere Engineering-Community demonstriert.
Die Gehaltsspanne für diese Rolle ist eine Schätzung, die auf einer Vielzahl von Vergütungsfaktoren basiert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf spezifische Fähigkeiten, Erfahrung und Expertise, Standort der Rolle, Zertifizierungen, Lizenzen und geschäftliche Anforderungen. Die in dieser Stellenanzeige aufgeführte geschätzte Vergütungsspanne spiegelt nur das Grundgehalt wider. Diese Rolle kann zusätzliche Vergütungsformen wie einen Bonus oder Unternehmensanteile beinhalten. Der für diese Rolle zuständige Recruiter kann während des Einstellungsprozesses weitere Informationen zu den spezifischen Vergütungs- und Leistungsdetails geben, die mit dieser Rolle verbunden sind.
Gehaltsspanne $240,000—$330,000 USD
Motional AD Inc. ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert (EOE). Wir feiern Vielfalt und verpflichten uns, ein inklusives Umfeld für alle Mitarbeiter zu schaffen. Um dem Bundesgesetz zu entsprechen, nehmen wir an E-Verify teil. Alle neu eingestellten Mitarbeiter werden über dieses elektronische System, das vom DHS und der SSA eingerichtet wurde, abgefragt, um ihre Identität und Arbeitsberechtigung zu überprüfen.
Kandidaten für bestimmte Positionen sind berechtigt, am Leistungsprogramm von Motional teilzunehmen. Die Leistungen von Motional umfassen unter anderem medizinische Versorgung, Zahnvorsorge, Sehhilfen, 401k mit Arbeitgeberzuschuss, Gesundheitssparkonten, Lebensversicherung, Haustierversicherung und mehr.
Motional ist ein Unternehmen für fahrerlose Technologie, das autonome Fahrzeuge zu einer sicheren, zuverlässigen und zugänglichen Realität macht. Wir werden von etwas angetrieben
mehr. Unsere Reise stellt immer den Menschen in den Mittelpunkt.
Wir entwickeln nicht nur fahrerlose Autos; wir schaffen sicherere Straßen, gerechtere Transportmöglichkeiten und machen unsere Gemeinden zu besseren Orten zum Leben, Arbeiten und Verbinden. Unser Team besteht aus Ingenieuren, Forschern, Innovatoren, Träumern und Machern, die eine Technologie mit dem Potenzial entwickeln, die Art und Weise, wie wir uns bewegen, zu verändern.
Höheres Ziel, größere Wirkung.
Wir entwickeln eine neuartige Technologie, die den Transport verändern wird. Um dies erfolgreich zu tun, müssen wir für jeden in unseren Städten und auf unseren Straßen planen. Wir glauben daran, durch eine progressive, globale Kultur, die vielfältig und inklusiv ist und sicherstellt, dass sich Menschen auf jeder Ebene der Organisation wertgeschätzt fühlen, einen großartigen Arbeitsplatz zu schaffen. Vielfalt hilft uns, die Welt anders zu sehen; das ist nicht nur gut für unser Geschäft, es ist das Richtige.
Skalieren, nicht starten.
Unser Team steht hinter einigen der größten Fortschritte der Branche, darunter die erste vollautonome Fahrt quer durch die USA, der Start des weltweit ersten Robotaxi-Piloten und der Betrieb der weltweit am längsten bestehenden öffentlichen Robotaxi-Flotte. Wir sind darauf ausgerichtet zu skalieren; wir bewegen uns auf die Kommerzialisierung unserer Technologie zu und brauchen Teammitglieder, die bereit sind, Veränderungen und Herausforderungen anzunehmen.
Als Joint Venture zwischen der Hyundai Motor Group und Aptiv gegründet, verändert Motional grundlegend, wie Menschen sich durch ihr Leben bewegen. Mit Hauptsitz in Boston ist Motional in den USA und Asien tätig. Weitere Informationen finden Sie unter Motional.com
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