États-Unis
CONCEPT SOLUTIONS LLC
Waymo
Ingénieur Senior Machine Learning, Runtime et Serving
États-Unis
Mountain View, California, États-Unis
PythonC++
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Waymo est une entreprise de technologie de conduite autonome dont la mission est d'être le conducteur le plus fiable au monde.
Depuis sa création en tant que projet de voiture autonome de Google en 2009, Waymo s'est concentré sur la construction du Waymo Driver — le conducteur le plus expérimenté au monde™ — pour améliorer l'accès à la mobilité tout en sauvant des milliers de vies perdues dans des accidents de la route.
Le Waymo Driver alimente le service de covoiturage entièrement autonome de Waymo et peut également être appliqué à une gamme de plateformes de véhicules et de cas d'utilisation de produits.
Le Waymo Driver a effectué plus de dix millions de trajets réservés aux passagers, grâce à son expérience de conduite autonome sur plus de 100 millions de miles sur les routes publiques et des dizaines de milliards en simulation dans plus de 15 États américains.
Nous recherchons des ingénieurs ayant une expertise logicielle et systèmes en ML pour aider à construire la prochaine génération du moteur d'inférence ML embarqué de Waymo pour le modèle fondamental de Waymo. Vous travaillerez sur l'ensemble de la pile ML du point de vue du système, des modèles de deep learning efficaces, de la compression de modèles, des logiciels ML (par exemple, JAX, XLA, Triton et CUDA), jusqu'au . Vous serez agréablement mis au défi de déployer les modèles ML de Waymo sur des ressources de calcul limitées. Dans ce rôle hybride, vous rapporterez au Senior Manager of Runtime and Optimization.
L'équipe ML Optimization chez Waymo fournit un ensemble d'outils pour soutenir et automatiser le cycle de vie du flux de travail machine learning, y compris la gestion des fonctionnalités et des expériences, le développement de modèles, l'optimisation et la surveillance.
Ces efforts ont permis de rendre le machine learning plus accessible aux équipes de Waymo, notamment Perception, Planner et Recherche et Simulation.
Vous allez :
- Concevoir et développer un système d'exécution et de service ML efficace et haute performance, adapté aux environnements de calcul embarqués des véhicules autonomes et aux environnements de centres de données à grande échelle hors site.
- Diriger l'intégration et le développement de fonctionnalités pour les runtimes d'inférence ML dans les deux domaines, en équilibrant les contraintes strictes de latence en temps réel et de mémoire des systèmes embarqués avec les exigences de haut débit et de haute concurrence des flottes de service hors site.
- Piloter la migration stratégique des charges de travail ML vers une architecture d'exécution native JAX, ce qui inclut l'extension et la modification des compilateurs et des runtimes ML sous-jacents (par exemple, OpenXLA/PjRT, TensorRT).
- Collaborer avec des praticiens ML de classe mondiale de Waymo dans les domaines de la perception, de la planification et de la recherche pour analyser les charges de travail ML au niveau du système et appliquer des optimisations de calcul conscientes du matériel.
- Concevoir et construire des outils robustes pour le profilage, le benchmarking et l'identification des goulots d'étranglement au niveau du système sur l'ensemble de la pile logicielle ML de bout en bout.
Vous avez
- Diplôme de Licence ou Master en informatique, génie électrique, Deep Learning ou un domaine connexe.
- 5+ années d'expérience professionnelle en ingénierie logicielle axée sur la construction, la mise à l'échelle ou la maintenance de systèmes et d'infrastructures ML.
- 5+ années de programmation en production en C++.
- 3+ années d'expérience en production en Python et dans les principaux frameworks de deep learning (par exemple, PyTorch, JAX).
- Expérience dans l'optimisation de logiciels ML pour les accélérateurs matériels (par exemple, GPU, TPU, silicium personnalisé).
- Expérience dans la construction de systèmes backend distribués à faible latence et à haute concurrence.
Nous préférons
- Doctorat en informatique, génie électrique, Deep Learning ou un domaine connexe.
- Expérience dans la modification de compilateurs, runtimes ou moteurs d'inférence ML (par exemple, TensorRT, ONNX Runtime, OpenXLA/PjRT, TVM).
- Expérience dans la construction ou la mise à l'échelle de systèmes de service LLM, y compris une expertise en inférence distribuée et en optimisation des performances (par exemple, mise en cache KV/préfixe, batching continu).
- Expérience avec le développement de noyaux personnalisés (par exemple, CUDA/CUDA Tile, Triton, JAX/Pallas).
- Expérience dans la conception d'architectures de services APIs unifiés et l'optimisation de la gestion des tampons de tenseurs (par exemple, transfert de données sans copie, mémoire partagée) pour des pipelines d'inférence complexes et multi-modèles.
La fourchette de salaire de base attendue pour ce poste à temps plein dans les différents lieux d'emploi aux États-Unis est indiquée ci-dessous. Le salaire de départ réel sera basé sur des facteurs liés au poste, y compris le lieu de travail exact, l'expérience, la formation et l'éducation pertinentes, et le niveau de compétence. Votre recruteur pourra vous fournir plus d'informations sur la fourchette de salaire spécifique pour le lieu du poste ou, si le poste peut être effectué à distance, sur la fourchette de salaire spécifique pour votre lieu préféré, au cours du processus d'embauche.
Les employés de Waymo sont également éligibles à participer au programme discrétionnaire de bonus annuel de Waymo, au plan d'incitation en actions et au généreux programme d'avantages sociaux de l'entreprise, sous réserve des conditions d'éligibilité.
Fourchette de salaire
$213,000—$263,000 USD
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