Leitender Ingenieur für maschinelles Lernen, AV Core

Bevor es ins Detail geht, hier die Herausforderung, bei deren Lösung Sie uns helfen würden.

Wir bauen die verkörperte Intelligenz auf, die reale Fahrzeuge sicher bewegt, und das Ökosystem, in dem in Zukunft eine Milliarde Maschinen laufen werden. Nur sehr wenige Leute in der KI können das sagen. Jede Rolle hier, egal welches Team, passt dazu.

Hier erfahren Sie, was diese besondere Rolle umfasst.

🛠️ Über unser AV Core Engineering Team
Die AV Core-Organisation von Wayve baut die grundlegenden Fähigkeiten auf, die für assistiertes und vollständig autonomes Fahren erforderlich sind. Innerhalb von AV Core konzentriert sich das Core Model Safety-Team auf Kollisionsvermeidung, Modellverständnis und Robustheit bei Fehlern. Sie werden Teil eines fokussierten, leistungsstarken Führungsteams, das mit umfangreichen Schulungs- und Flottendaten zusammen mit Partnern aus den Bereichen Forschung, Simulation, Bewertung und angewandte Technik arbeitet.

🧠 Dein Alltag
Sie leiten groß angelegte Initiativen zur Datenanreicherung und -kuration und arbeiten in den Bereichen vor und während der Schulung, Belohnungsmodellierung, selbstüberwachte Kennzeichnung und die Datenanreicherungsplattform zusammen. Sie entwickeln Arbeitsabläufe für das Mining harter und seltener Ereignisse, untersuchen die Leistung von Modellen in der realen Welt und verbessern die Effizienz und Zuverlässigkeit unseres Stacks für maschinelle Lernvorgänge.

🧩 Woran Sie arbeiten werden

• Leiten Sie die groß angelegte Datenanreicherung innerhalb des Core Model Safety-Teams, einschließlich der Zusammenarbeit mit Pre/Midtraining, Belohnungsmodellierung, selbstüberwachter Kennzeichnung und der Data Enrichment Platform.

• Erstellen Sie Workflows für umfangreiche Anreicherung, Datenkuration und Hard/Rare-Event-Mining zur Unterstützung einer robusten Modellleistung und Selbstbeobachtung.

• Entwerfen und trainieren Sie Mechanismen zur Erkennung außerhalb der Verteilung, um einen robusten fahrerlosen Betrieb zu ermöglichen.

• Arbeiten Sie an der Schnittstelle von Modellentwicklung, Infrastruktur, Rechenleistung und Daten und gestalten Sie die Grenzen und die Architektur dieser Teams.

• Nutzen Sie Ihr Urteilsvermögen und Ihr Fachwissen, um die Gesamteffizienz des Machine-Learning- und Operations-Stacks zu verbessern.

🙌 Du solltest dich bewerben, wenn
Unverzichtbar

• Praktische Erfahrung mit ML-Systemen, die in der realen Welt eingesetzt werden.

• Kenntnisse in Python und PyTorch, mit ausgeprägten Software-Engineering-Praktiken und praktischer Erfahrung beim Aufbau zuverlässiger Trainings- und Bewertungssysteme für maschinelles Lernen.

• Eine starke Erfolgsbilanz im Bereich ML-Betrieb und -Infrastruktur, einschließlich Erfahrung mit verteilten Computerumgebungen und groß angelegten Inferenzen.

• Eigenverantwortung und Zusammenarbeit auf höchster Ebene: Sie sind in der Lage, einen umfangreichen technischen Bereich zu leiten, über Forschungs- und Technikgrenzen hinweg zu arbeiten und andere durch klare schriftliche und mündliche Kommunikation einzubeziehen.

Wünschenswert

• Vorkenntnisse in autonomen Fahrzeugen oder Robotik mit praktischem Einsatz und Closed-Loop-Validierung an physischen Systemen.

• Erleben Sie die Gewinnung, Generierung oder Auswertung seltener Ereignisse mithilfe von Simulationen und Flotten- oder heterogenen realen Daten.

• Erfahrung in der Einrichtung cloudbasierter Überwachungslösungen für groß angelegte Vorgänge, einschließlich Dashboards, Protokollierung und Echtzeitwarnungen.

• Erfahrung mit transformatorbasierten und multimodalen Architekturen, einschließlich Vision-Language-Modellen (VLM), Vision-Language-Action-Modellen (VLA) oder Äquivalenten.

• Kenntnisse in C++, CUDA, verteiltem Training oder Leistungsoptimierung für maschinelle Lernsysteme in der Produktion.

🌱 Nicht jedes Kästchen ankreuzen? Das ist völlig in Ordnung! Wenn Ihnen Autonomie am Herzen liegt und Sie gerne lernen, empfehlen wir Ihnen, sich zu bewerben, auch wenn Sie nicht alle Anforderungen erfüllen.

Mehr über Wayve:
🚀 Wayve baut die führende KI-Plattform für autonomes Fahren. Wir sind Vorreiter bei einem End-to-End-KI-Ansatz, der es Fahrzeugen ermöglicht, direkt aus realen Erfahrungen zu lernen und die Fähigkeit zu entwickeln, sich in großem Maßstab anzupassen, zu verallgemeinern und zu verbessern. Anstatt sich auf handcodierte Regeln oder vorab kartierte Umgebungen zu verlassen, lernt unser KI-Fahrer das Fahren, indem er die Welt um ihn herum versteht. Das Ergebnis ist eine Technologie, die komplexe städtische Umgebungen mit Intelligenz, Präzision und natürlichem Fluss navigiert und so bedeutende Fortschritte sowohl bei der Sicherheit als auch bei der Effizienz ermöglicht. Wir glauben, dass Autonomie einen einmaligen Wandel in der Art und Weise darstellt, wie sich Menschen und Güter bewegen, vergleichbar mit dem Wandel von Pferden zu Autos und von von Menschen gesteuerten Fahrzeugen zu intelligenten Maschinen.
Unser Ziel ist es, Autonomie universell zu machen. Die kartenlose und hardwareunabhängige KI-Plattform von Wayve lässt sich in globale OEM-Partner integrieren, ermöglicht eine kontinuierliche Softwareentwicklung und erschließt mit der Skalierung unseres Kern-KI-Modells erweiterte Automatisierungsstufen von L2 plus bis L4. In einem Rennen, das zunehmend von Intelligenz und realem Lernen geprägt ist, verfolgt Wayve einen besonderen Ansatz und baut eine verallgemeinerbare Fahrintelligenz auf, die jedes Fahrzeug überall antreiben kann. Durch die Kombination von verkörperter KI mit skalierbarem Einsatz schaffen wir Technologien, die an jede OEM-Marke und jedes Fahrererlebnis angepasst werden können, und beschleunigen so den Übergang zu einer sichereren, intelligenteren Zukunft der Mobilität.

Wie wir arbeiten 💻- Standorte und flexibles Arbeiten:
Unsere Hauptdrehkreuze befinden sich in London, Sunnyvale, Yokohama, Herzliya, Vancouver und Leonberg. Wir betreiben ein hybrides Arbeitsmodell, das die persönliche Zusammenarbeit in unseren speziellen Büroräumen mit konzentrierter Zeitarbeit aus der Ferne kombiniert. Dies gibt unseren Teams die Verbindung und die Energie der Zusammenarbeit sowie die Flexibilität, ihre beste Arbeit auf eine Art und Weise zu leisten, die zu ihrem Leben passt.

🔍 Der Interviewprozess:
Unser Prozess ist klar und respektvoll gegenüber Ihrer Zeit:

• Erstgespräch/Recruiter-Bildschirm: 30 Minuten mit Talent Partner.

• Kompetenzinterviews: Programmier- und Systemdesigninterviews – insgesamt 2 Stunden.

• Tiefgreifende technische Interviews Domain ML-Interviews – insgesamt 2 Stunden.

• Abschlussgespräch: Ausrichtung von Mission und Werten – 1 Stunde.

Wir erklären Ihnen immer das Format und passen uns Ihrer Verfügbarkeit an.…

Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/wayve/senior-machine-learning-engineer-av-core-london-united-kingdom-182814)