Ingeniero de aprendizaje automático de personal - Operaciones

Antes del detalle, aquí está el desafío que nos ayudarías a resolver.

Construimos la inteligencia incorporada que mueve vehículos reales de forma segura y el ecosistema en el que funcionarán mil millones de máquinas en el futuro. Muy pocas personas en IA pueden decir esto. Cada rol aquí, sea cual sea el equipo, se conecta con eso.

Esto es lo que cubre este rol en particular.

🛠️ Acerca de nuestro equipo de lanzamiento e integración de modelos
Nuestro equipo de integración y lanzamiento de modelos es propietario del proceso de lanzamiento de ingeniería para los modelos de conducción de Wayve. Cuando los equipos de investigación e ingeniería desarrollan nuevas arquitecturas, funciones o cambios de datos, validamos que cumplan con nuestros estándares de calidad, seguridad y rendimiento antes de que lleguen a los clientes. El equipo trabaja en ingeniería de aprendizaje automático, plataforma AI, evaluación y CI/CD para proteger la línea base del modelo y, al mismo tiempo, mejorar continuamente la confiabilidad y eficiencia con la que entregamos los modelos.⁠

🧠 Tu día a día

• Definir y evolucionar los procesos de desarrollo y lanzamiento de modelos de Wayve, incluidas estrategias de ramificación, cadencia de lanzamiento, gestión de configuración y puertas de calidad.

• Revisar los cambios propuestos en el modelo, la arquitectura, el código y las métricas para garantizar que la implementación coincida con el resultado previsto.

• Evaluar los resultados de la evaluación y determinar si las emisiones cumplen con los estándares de calidad y seguridad de Wayve.

• Identificar cuellos de botella en la entrega y trabajar entre equipos para abordar sus causas fundamentales.

• Equilibrar velocidad y rigor, tomando decisiones informadas sobre cuándo acelerar la entrega y cuándo un lanzamiento necesita mayor validación.

🧩 En qué trabajarás

• Canalizaciones de lanzamiento que cubren todo el ciclo de vida de capacitación y entrega de ML.

• Comprobaciones y herramientas automatizadas que identifican problemas en etapas más tempranas del desarrollo.

• Métodos de evaluación confiables para evaluar los cambios del modelo y la preparación para el lanzamiento.

• Flujos de trabajo de CI/CD que agilizan la integración y entrega de modelos.

• Monitoreo y observabilidad que mejoran la confianza en las liberaciones de producción.

• Estándares de ingeniería y procesos operativos que permitan a los equipos ofrecer sistemas de aprendizaje automático de alta calidad a escala.

🙌 Debes aplicar si

• Tiene una importante experiencia en integración y lanzamiento de software, incluidas estrategias de ramificación, cadencias de lanzamiento y gestión de configuración.

• Comprender la capacitación en aprendizaje automático, los ciclos de vida de los modelos y la infraestructura necesaria para entregar modelos de manera confiable.

• Puede revisar los cambios en el modelo, la arquitectura o el código de otra persona y cuestionar las decisiones que no se alinean con su intención declarada.

• Tiene experiencia con herramientas y tecnologías de aprendizaje automático como PyTorch, TensorRT, registros de modelos, cuantificación o implementación de modelos.

• Se siente cómodo trabajando con sistemas CI/CD y acciones de GitHub.

• Se hace cargo de los problemas ambiguos que afectan a varios equipos y prefiere corregir los procesos subyacentes en lugar de parchear repetidamente las versiones individuales.

• Combina una sólida mentalidad de calidad con el criterio necesario para reconocer cuándo la velocidad realmente importa.

• Se comunica claramente y colabora eficazmente entre los equipos de investigación, ingeniería, plataforma, evaluación y productos.

🌱 ¿No marcas todas las casillas? ¡Eso está totalmente bien! Si te apasiona la autonomía y tienes ganas de aprender, te animamos a presentar tu solicitud incluso si no cumples con todos los requisitos.

Más sobre Wayve:
🚀 Wayve está construyendo la plataforma de inteligencia artificial líder para la conducción autónoma. Somos pioneros en un enfoque de IA de extremo a extremo que permite a los vehículos aprender directamente de la experiencia del mundo real, desarrollando la capacidad de adaptarse, generalizar y mejorar a escala. En lugar de depender de reglas codificadas manualmente o entornos premapeados, nuestro AI Driver aprende a conducir entendiendo el mundo que lo rodea. El resultado es una tecnología que navega por entornos urbanos complejos con inteligencia, precisión y flujo natural, desbloqueando avances significativos tanto en seguridad como en eficiencia. Creemos que la autonomía representa una transformación única en la forma en que se mueven las personas y los bienes, comparable al paso de los caballos a los automóviles, y de los vehículos conducidos por humanos a las máquinas inteligentes.
Nuestra ambición es hacer que la autonomía sea universal. La plataforma de IA independiente del hardware y sin mapas de Wayve se integra con socios OEM globales, lo que permite una evolución continua del software y desbloquea niveles avanzados de automatización desde L2 plus hasta L4 a medida que nuestro modelo central de IA escala. En una carrera cada vez más definida por la inteligencia y el aprendizaje del mundo real, Wayve está adoptando un enfoque distinto, creando una inteligencia de conducción generalizable que puede impulsar cualquier vehículo, en cualquier lugar. Al combinar la IA incorporada con una implementación escalable, estamos creando tecnología que puede adaptarse a cada marca OEM y experiencia del conductor, acelerando la transición hacia un futuro de movilidad más seguro e inteligente.

Cómo trabajamos 💻- Ubicaciones y trabajo flexible:
Nuestros centros principales se encuentran en Londres, Sunnyvale, Yokohama, Herzliya, Vancouver y Leonberg. Operamos un modelo de trabajo híbrido que combina la colaboración en persona en nuestros espacios de oficina dedicados con tiempo concentrado en el trabajo remoto. Esto brinda a nuestros equipos la conexión y la energía de trabajar juntos, junto con la flexibilidad para hacer su mejor trabajo de una manera que se adapte a sus vidas.

🔍 El proceso de la entrevista:
Nuestro proceso es claro y respetuoso con tu tiempo:

• Llamada inicial/pantalla de reclutador: 30 minutos con Talent Partner.

• Entrevistas de competencia: 30 minutos con el responsable de contratación.

• Entrevistas técnicas en profundidad: ML Deep Dive, PyTorch Debugging y Tech Leadership; 3 horas en total.

• Entrevista final: Alineación de Misión y Valores, 1 hora.

Siempre le explicaremos el formato y nos adaptaremos a su disponibilidad.…

Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/wayve/staff-machine-learning-engineer-ops-london-united-kingdom-127175)