Vereinigte Staaten
CSC Leasing Co.
Waymo
Senior Software Engineer, Training Efficiency
Vereinigte Staaten
Mountain View, California, Vereinigte Staaten
PythonC++
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Über die Stelle
Waymo ist ein Unternehmen für autonome Fahrtechnologie mit der Mission, der vertrauenswürdigste Fahrer der Welt zu sein. Seit seiner Gründung als Google Self-Driving Car Project im Jahr 2009 konzentriert sich Waymo auf den Aufbau des Waymo Drivers – The World's Most Experienced Driver™ –, um den Zugang zur Mobilität zu verbessern und Tausende von Leben zu retten, die durch Verkehrsunfälle verloren gehen. Der Waymo Driver treibt den vollautonomen Ride-Hailing-Service von Waymo an und kann auch auf eine Reihe von Fahrzeugplattformen und Produktanwendungsfällen angewendet werden. Der Waymo Driver hat über zehn Millionen Fahrten nur für Fahrgäste ermöglicht, gestützt auf seine Erfahrung im autonomen Fahren von über 100 Millionen Meilen auf öffentlichen Straßen und zig Milliarden im Simulationsbetrieb in über 15 US-Bundesstaaten.
Das ML-Infrastrukturteam von Waymo arbeitet mit Forschungs- und Produktionsteams zusammen, um Modelle in den Bereichen Wahrnehmung und Planung zu entwickeln, die für unsere autonome Fahrsoftware von zentraler Bedeutung sind. Wir unterstützen unsere Partner, indem wir die besten Lösungen für den gesamten Modellentwicklungslebenszyklus anbieten. Diese Lösungen werden in enger Zusammenarbeit mit Teams bei Google entwickelt. Sie zielen sowohl auf die Skalierung von Modellen als auch auf die Lösung von Problemen ab, die spezifisch für ML im autonomen Fahren sind. Sie werden die Laufzeiteffizienz von Eingabedaten-Pipelines für groß angelegte Trainings-Workloads verbessern. Dies ist eine einzigartige Gelegenheit, an ML-Systemen zu arbeiten und unsere Modelltrainingsprozesse zu verbessern.
Ihre Aufgaben
- Entwurf und Verbesserung verteilter Eingabedaten-Pipelines für groß angelegte ML-Trainings-Workloads.
- Zusammenarbeit mit Forschern und ML-Ingenieuren zur Behebung von Engpässen in der Leistung von Daten-Pipelines.
- Verbesserung des Laufzeit-Durchsatzes von ML-Trainings-Workloads, einschließlich der Optimierung von Eingabedatenverarbeitungssystemen, um Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit in verteilten Umgebungen zu gewährleisten.
- Implementierung und Wartung fortschrittlicher ML-Infrastruktur-Tools, einschließlich ML Pathways, Grain, JAX und TensorFlow.
- Bewertung und Integration moderner Technologien zur Verbesserung der Leistung und Skalierbarkeit von ML-Systemen.
- Förderung von Best Practices für die Architektur verteilter Systeme und Beitrag zur technischen Führung innerhalb des Teams.
Mindestanforderungen
Ihr Profil
- B.S. in Informatik, Mathematik oder 5+ Jahre entsprechende praktische Erfahrung.
- Fundierte Kenntnisse im Design verteilter Systeme mit Verständnis für die Optimierung von ML-Daten-Pipelines.
- Erfahrung mit ML-Frameworks, einschließlich TensorFlow und JAX.
- Praktische Erfahrung mit Bibliotheken wie Grain oder tf.data service.
- Solide Programmierkenntnisse in Python und C++.
- Praktische Vertrautheit mit Profiling-Tools zur Aufdeckung von Leistungsengpässen.
Wir bevorzugen
- M.S. in Informatik, Mathematik
- Vertrautheit mit verteilten Dataflow-Frameworks wie ML Pathways
#LI-Hybrid
Die erwartete Gehaltsspanne für diese Vollzeitstelle an verschiedenen US-Standorten ist unten aufgeführt. Das tatsächliche Einstiegsgehalt basiert auf arbeitsbezogenen Faktoren, einschließlich des genauen Arbeitsortes, der Erfahrung, der relevanten Ausbildung und der Fähigkeiten. Ihr Recruiter kann Ihnen während des Einstellungsprozesses weitere Informationen zur spezifischen Gehaltsspanne für den Standort der Stelle oder, falls die Stelle remote ausgeführt werden kann, zur spezifischen Gehaltsspanne für Ihren bevorzugten Standort geben.
Gehaltsspanne $238,000—$302,000 USD
Mitarbeiter von Waymo sind außerdem berechtigt, am diskretionären jährlichen Bonusprogramm von Waymo, am Aktienoptionsplan und am großzügigen Leistungsprogramm des Unternehmens teilzunehmen, vorbehaltlich der Teilnahmevoraussetzungen.
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