Estados Unidos
CSC Leasing Co.
Waymo
Engenheiro(a) de Software Sênior, Eficiência de Treinamento
Estados Unidos
Mountain View, California, Estados Unidos
PythonC++
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Waymo é uma empresa de tecnologia de direção autônoma com a missão de ser o motorista mais confiável do mundo. Desde seu início como o Projeto de Carro Autônomo do Google em 2009, a Waymo tem se concentrado em construir o Waymo Driver — O Motorista Mais Experiente do Mundo™ — para melhorar o acesso à mobilidade, salvando milhares de vidas perdidas em acidentes de trânsito. O Waymo Driver impulsiona o serviço de ride-hail totalmente autônomo da Waymo e também pode ser aplicado a uma variedade de plataformas de veículos e casos de uso de produtos. O Waymo Driver realizou mais de dez milhões de viagens apenas com passageiros, possibilitadas por sua experiência em dirigir autonomamente mais de 100 milhões de milhas em vias públicas e dezenas de bilhões em simulação em mais de 15 estados dos EUA.
A equipe de Infraestrutura de ML da Waymo trabalha com as equipes de Pesquisa e Produção para desenvolver modelos em Percepção e Planejamento que são centrais para nosso software de direção autônoma. Ajudamos nossos parceiros oferecendo as melhores soluções para todo o ciclo de vida de desenvolvimento de modelos. Essas soluções são desenvolvidas em estreita colaboração com equipes do Google. Elas são voltadas tanto para o escalonamento de modelos quanto para a solução de problemas exclusivos de ML para direção autônoma. Você melhorará a eficiência de tempo de execução dos pipelines de dados de entrada para cargas de trabalho de treinamento em larga escala. Esta é uma oportunidade única de trabalhar em sistemas de ML e aprimorar nossos processos de treinamento de modelos.
Você Irá
- Projetar e aprimorar pipelines de dados de entrada distribuídos para cargas de trabalho de treinamento de ML em larga escala.
- Colaborar com pesquisadores e engenheiros de ML para resolver gargalos no desempenho do pipeline de dados.
- Melhorar o bomput (throughput) de tempo de execução de cargas de trabalho de treinamento de ML, incluindo a otimização de sistemas de processamento de dados de entrada, garantindo escalabilidade e confiabilidade em ambientes distribuídos.
- Implementar e manter ferramentas avançadas de infraestrutura de ML, incluindo ML Pathways, Grain, JAX e TensorFlow.
- Avaliar e integrar tecnologias modernas para aprimorar o desempenho e a escalabilidade de sistemas de ML.
- Promover as melhores práticas para arquitetura de sistemas distribuídos e contribuir para a liderança técnica dentro da equipe.
Requisitos mínimos
Você Tem
- Bacharelado em Ciência da Computação, Matemática ou 5+ anos de experiência prática equivalente.
- Proficiência em design de sistemas distribuídos com compreensão da otimização de pipelines de dados de ML.
- Experiência com frameworks de ML, incluindo TensorFlow e JAX.
- Experiência prática com bibliotecas como Grain ou tf.data service.
- Sólidas habilidades de programação em Python e C++.
- Familiaridade prática com ferramentas de profiling para identificar gargalos de desempenho.
Preferimos
- Mestrado em Ciência da Computação, Matemática
- Familiaridade com frameworks de fluxo de dados distribuídos como ML Pathways
#LI-Hybrid
A faixa salarial base esperada para esta posição em tempo integral em locais dos EUA está listada abaixo. O salário inicial real será baseado em fatores relacionados ao trabalho, incluindo local de trabalho exato, experiência, treinamento e educação relevantes, e nível de habilidade. Seu recrutador poderá compartilhar mais informações sobre a faixa salarial específica para a localização da função ou, se a função puder ser realizada remotamente, a faixa salarial específica para sua localização preferida, durante o processo de contratação.
Faixa Salarial $238,000—$302,000 USD
Os funcionários da Waymo também são elegíveis para participar do programa discricionário de bônus anual da Waymo, do plano de incentivo a ações e do generoso programa de benefícios da Empresa, sujeito aos requisitos de elegibilidade.
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