Estados Unidos
CONCEPT SOLUTIONS LLC
Waymo
Engenheiro Sênior de Machine Learning, Runtime e Serving
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 Driver Waymo — O Motorista Mais Experiente do Mundo™ — para melhorar o acesso à mobilidade, ao mesmo tempo em que salva milhares de vidas perdidas em acidentes de trânsito.
O Driver Waymo 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 Driver Waymo já realizou mais de dez milhões de viagens apenas com passageiros, possibilitado 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.
Estamos em busca de engenheiros com experiência em software e sistemas de ML para ajudar a construir a próxima geração do motor de inferência de ML embarcado Waymo para o modelo fundamental Waymo. Você trabalhará em toda a pilha de ML sob a perspectiva de sistemas, desde modelos eficientes de deep learning, compressão de modelos e software de ML (por exemplo, JAX, XLA, Triton e CUDA). Você será desafiado de forma estimulante a implantar modelos de ML Waymo em recursos computacionais limitados. Nesta função híbrida, você se reportará ao Gerente Sênior de Runtime e Otimização.
A equipe de Otimização de ML da Waymo fornece um conjunto de ferramentas para suportar e automatizar o ciclo de vida do fluxo de trabalho de machine learning, incluindo gerenciamento de recursos e experimentos, desenvolvimento de modelos, otimização e monitoramento.
Esses esforços resultaram em tornar o machine learning mais acessível para equipes na Waymo, incluindo Percepção, Planejamento, Pesquisa e Simulação.
Você irá:
- Arquitetar e desenvolver um sistema de runtime e serving de ML eficiente e de alto desempenho, adaptado tanto para computação embarcada em veículos autônomos quanto para ambientes de data center offboard em larga escala.
- Liderar a integração e o desenvolvimento de recursos para runtimes de inferência de ML em ambos os domínios, equilibrando as restrições rigorosas de latência em tempo real e memória dos sistemas embarcados com as demandas de alto throughput e alta concorrência das frotas de serving offboard.
- Impulsionar a migração estratégica de cargas de trabalho de ML para uma arquitetura de runtime nativa JAX, que inclui estender e modificar compiladores e runtimes de ML subjacentes (por exemplo, OpenXLA/PjRT, TensorRT).
- Colaborar com praticantes de ML de classe mundial da Waymo em percepção, planejamento e pesquisa para analisar cargas de trabalho de ML em nível de sistema e aplicar otimizações de computação ciente de hardware.
- Projetar e construir ferramentas robustas para profiling, benchmarking e identificação de gargalos em nível de sistema em toda a pilha de software de ML de ponta a ponta.
Você tem
- Bacharelado ou Mestrado em Ciência da Computação, Engenharia Elétrica, Deep Learning ou área relacionada
- 5+ anos de experiência profissional em engenharia de software focada na construção, escalonamento ou manutenção de sistemas e infraestrutura de ML.
- 5+ anos de programação em produção em C++.
- 3+ anos de experiência em produção em Python e principais frameworks de deep learning (por exemplo, PyTorch, JAX).
- Experiência em otimização de software de ML para aceleradores de hardware (por exemplo, GPUs, TPUs, silício customizado).
- Experiência na construção de sistemas backend de baixa latência e alta concorrência distribuídos.
Nós preferimos
- Doutorado em Ciência da Computação, Engenharia Elétrica, Deep Learning ou área relacionada.
- Experiência em modificação de compiladores, runtimes ou motores de inferência de ML (por exemplo, TensorRT, ONNX Runtime, OpenXLA/PjRT, TVM).
- Experiência na construção ou escalonamento de sistemas de serving de LLM, incluindo experiência em inferência distribuída e otimização de desempenho (por exemplo, cache KV/prefixo, batching contínuo).
- Experiência com desenvolvimento de kernels customizados (por exemplo, CUDA/CUDA Tile, Triton, JAX/Pallas).
- Experiência em arquitetar APIs de serving unificadas e otimizar o gerenciamento de buffers de tensor (por exemplo, transferência de dados zero-copy, memória compartilhada) para pipelines de inferência complexos e multi-modelo.
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 o local exato de trabalho, experiência, treinamento e educação relevantes, e nível de habilidade. Seu recrutador poderá compartilhar mais informações sobre a faixa salarial específica para o local da função ou, se a função puder ser realizada remotamente, a faixa salarial específica para sua localização preferida, durante o processo de contratação.
Os funcionários da Waymo também são elegíveis para participar do programa discricionário de bônus anual da Waymo, plano de incentivo acionário e generoso programa de benefícios da Empresa, sujeito aos requisitos de elegibilidade.
Faixa Salarial
$213,000—$263,000 USD
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