Leitender Ingenieur für maschinelles Lernen, KI-Leistung

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 ML-Optimierungsteam (KI-Leistung)
Wir sind ein Team mit hoher Eigenverantwortung, das für die Bereitstellung serienreifer Modellversionen verantwortlich ist, während Wayves OEM-Engagements und die Veröffentlichungsfrequenz immer schneller werden. Wir sind anwendungs- und lieferorientiert: Wir entwickeln Modelle von „funktioniert in der Schulung“ bis hin zu „erfüllt Produktbeschränkungen“ und arbeiten eng mit nachgelagerten Inferenz- und Leistungsspezialisten zusammen, um Modelle für den Einsatz im Fahrzeug vorzubereiten.

🧠 Dein Alltag

• Verantwortung für die End-to-End-Bereitstellung von Modell-Releases, von den ersten Anforderungen bis hin zu Schulung, Evaluierung, Iteration und Bereitstellungsbereitschaft

• Training und Iteration von PyTorch-Modellen mit einem hypothesengesteuerten Ansatz, wobei Ablationen anhand klarer Bewertungskriterien durchgeführt werden

• Debuggen der Modellleistung: Identifizieren von Regressionen, ursächlichen Problemen und Vorschlagen von Korrekturen

• Zusammenarbeit mit benachbarten ML- und Performance-Engineering-Teams, um Modelle zu übergeben, Engpässe zu definieren und Optimierungsprioritäten abzustimmen

• Kommunikation mit Stakeholdern über Lieferfristen, Kompromisse und Bereitschaftskriterien

🧩 Woran du arbeiten wirst

• Mit zunehmender Modellfähigkeit können Modelle die strengen Laufzeitbeschränkungen im Fahrzeug erfüllen

• Anwendung praktischer Optimierungstechniken wie Quantisierung, Destillation und Low-Rank-Methoden, bei denen die Kompromisse sinnvoll sind

• Gestaltung der Übergabe zwischen Schulung, Evaluierung und Bereitstellung, sodass Modelle schnell und zuverlässig bereitgestellt werden

• Arbeiten auf mehreren Abstraktionsebenen, vom Modellverhalten auf hoher Ebene bis hin zu Laufzeit- und Latenzauswirkungen

🙌 Du solltest dich bewerben, wenn

• Sie haben nachweislich Erfahrung in der Verbesserung der Leistung in Produktionssystemen mit engen Einschränkungen (Latenz, Speicher, Bandbreite, Strom/Wärme oder Kosten).

• Sie verfügen über umfassende praktische Erfahrung im Training und Iterieren von Deep-Learning-Modellen in PyTorch, die über High-Level-Tools hinausgehen

• Sie beherrschen mindestens einen relevanten Stack oder eine Toolchain (z. B. TensorRT, CUDA, Qualcomm QNN, Triton, OpenCL) und können sich schnell in angrenzende Frameworks einarbeiten

• Sie können problemlos zwischen dem Verhalten des Modells auf hoher Ebene und der Kernel-/Laufzeitausführung auf niedriger Ebene wechseln

• Sie sind mit Modelloptimierungskonzepten wie Quantisierung und/oder Destillation vertraut (praktische Kenntnisse sind ein starkes Signal, aber solide Grundlagen reichen aus)

• Sie verfügen über ausgeprägte technische Grundlagen und Fähigkeiten zur Zusammenarbeit

• Bonus: Erfahrung mit Modellen unter strengen Latenz-/Effizienzbeschränkungen (Edge, eingebettet, Echtzeit), Umgang mit ML-Systemen vom Training bis zur Bereitstellungsübergabe und eingebettete/Edge-Bereitstellung einschließlich Benchmarking auf realen Geräten

🌱 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.

So arbeiten wir 💻 - Standorte & 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/Personalvermittler-Bildschirm (30 Minuten)

• Einstellungsmanager-Meeting (30 Minuten)

• Tiefgreifende technische Interviews (Programmierung, system- und domänenspezifische Interviews; insgesamt 3 Stunden)

• Abschlussgespräch: Ausrichtung von Mission und Werten (45 Minuten)

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-ai-performance-london-united-kingdom-415524)