B&A
Waymo
Ingeniero/a Senior de Machine Learning, Runtime y Serving
Sobre la oportunidad
Waymo es una empresa de tecnología de conducción autónoma con la misión de ser el conductor más fiable del mundo.
Desde sus inicios como el Proyecto de Coche Autónomo de Google en 2009, Waymo se ha centrado en construir el Waymo Driver (el conductor con más experiencia del mundo) para mejorar el acceso a la movilidad y salvar miles de vidas que actualmente se pierden en accidentes de tráfico.
El Waymo Driver impulsa el servicio de transporte autónomo de Waymo y también puede aplicarse a una amplia gama de plataformas de vehículos y casos de uso de productos.
El Waymo Driver ha realizado más de diez millones de viajes sin conductor, gracias a su experiencia en conducción autónoma durante más de 100 millones de millas en carreteras públicas y decenas de miles de millones en simulación en más de 15 estados de EE. UU.
Buscamos ingenieros con experiencia en software y sistemas de ML para ayudar a construir la próxima generación del motor de inferencia de ML a bordo de Waymo para el modelo fundamental de Waymo. Trabajarás en toda la pila de ML desde la perspectiva del sistema, desde modelos eficientes de deep learning, compresión de modelos, software de ML (por ejemplo, JAX, XLA, Triton y CUDA), hasta . Te enfrentarás al reto de desplegar modelos de ML de Waymo en recursos de computación limitados. En este puesto híbrido, reportarás al Senior Manager de Runtime y Optimización.
El equipo de Optimización de ML en Waymo proporciona un conjunto de herramientas para apoyar y automatizar el ciclo de vida del flujo de trabajo de machine learning, incluyendo la gestión de características y experimentos, el desarrollo de modelos, la optimización y la monitorización.
Estos esfuerzos han hecho que machine learning sea más accesible para los equipos de Waymo, incluyendo Percepción, Planificación, Investigación y Simulación.
Tus funciones serán:
- Arquitectar y desarrollar un sistema de runtime y serving de ML eficiente y de alto rendimiento, adaptado tanto para la computación a bordo de vehículos autónomos como para entornos de centros de datos a gran escala fuera del vehículo.
- Liderar la integración y el desarrollo de funcionalidades para runtimes de inferencia de ML en ambos dominios, equilibrando las estrictas restricciones de latencia en tiempo real y memoria de los sistemas a bordo con las demandas de alto rendimiento y alta concurrencia de las flotas de serving fuera del vehículo.
- Impulsar la migración estratégica de las cargas de trabajo de ML hacia una arquitectura de runtime nativa de JAX, lo que incluye ampliar y modificar los compiladores y runtimes de ML subyacentes (por ejemplo, OpenXLA/PjRT, TensorRT).
- Colaborar con profesionales de ML de clase mundial en Waymo en las áreas de percepción, planificación e investigación para analizar las cargas de trabajo de ML a nivel de sistema y aplicar optimizaciones de computación conscientes del hardware.
- Diseñar y construir herramientas robustas para la creación de perfiles, evaluación comparativa e identificación de cuellos de botella a nivel de sistema en toda la pila de software de ML de extremo a extremo.
Requisitos
- Grado o Máster en Informática, Ingeniería Eléctrica, Deep Learning o un campo relacionado.
- Más de 5 años de experiencia profesional en ingeniería de software centrada en la construcción, escalado o mantenimiento de sistemas e infraestructura de ML.
- Más de 5 años de programación en producción en C++.
- Más de 3 años de experiencia en producción en Python y en los principales frameworks de deep learning (por ejemplo, PyTorch, JAX).
- Experiencia en la optimización de software de ML para aceleradores de hardware (por ejemplo, GPUs, TPUs, silicio personalizado).
- Experiencia en la construcción de sistemas backend distribuidos de baja latencia y alta concurrencia.
Preferiblemente
- Doctorado en Informática, Ingeniería Eléctrica, Deep Learning o un campo relacionado.
- Experiencia en la modificación de compiladores de ML, runtimes o motores de inferencia (por ejemplo, TensorRT, ONNX Runtime, OpenXLA/PjRT, TVM).
- Experiencia en la construcción o escalado de sistemas de serving de LLM, incluyendo experiencia en inferencia distribuida y optimización del rendimiento (por ejemplo, caché de KV/prefijo, procesamiento por lotes continuo).
- Experiencia en el desarrollo de kernels personalizados (por ejemplo, CUDA/CUDA Tile, Triton, JAX/Pallas).
- Experiencia en la arquitectura de APIs de serving unificadas y en la optimización de la gestión de búferes de tensores (por ejemplo, transferencia de datos de copia cero, memoria compartida) para tuberías de inferencia complejas de múltiples modelos.
El rango salarial base esperado para este puesto a tiempo completo en las ubicaciones de EE. UU. se indica a continuación. El salario inicial real se basará en factores relacionados con el puesto, incluyendo la ubicación exacta de trabajo, la experiencia, la formación y educación relevantes, y el nivel de habilidades. Tu reclutador puede compartir más información sobre el rango salarial específico para la ubicación del puesto o, si el puesto puede realizarse de forma remota, el rango salarial específico para tu ubicación preferida, durante el proceso de contratación.
Los empleados de Waymo también son elegibles para participar en el programa de bonificación anual discrecional de Waymo, el plan de incentivos de capital y el generoso programa de beneficios de la empresa, sujeto a los requisitos de elegibilidad.
Rango salarial
$213,000—$263,000 USD
