Personel Inżynier ds. uczenia maszynowego — ops

Zanim przejdziemy do szczegółów, oto wyzwanie, które pomożesz nam rozwiązać.

Budujemy ucieleśnioną inteligencję, która bezpiecznie porusza prawdziwymi pojazdami, oraz ekosystem, na którym w przyszłości będzie działać miliard maszyn. Bardzo niewiele osób zajmujących się sztuczną inteligencją może to powiedzieć. Każda rola tutaj, niezależnie od zespołu, wiąże się z tym.

Oto, co obejmuje ta konkretna rola.

🛠️ O naszym zespole ds. integracji i wydawania modeli
Nasz zespół ds. integracji i wydawania modeli jest odpowiedzialny za proces wydawania rozwiązań technicznych dla modeli jazdy Wayve. Kiedy zespoły badawcze i inżynieryjne opracowują nowe architektury, funkcje lub zmiany danych, zanim dotrą do klientów, sprawdzamy, czy spełniają one nasze standardy jakości, bezpieczeństwa i wydajności. Zespół pracuje nad inżynierią uczenia maszynowego, platformą AI, oceną i CI/CD, aby chronić linię bazową modelu, jednocześnie stale poprawiając niezawodność i wydajność dostarczania modeli.⁠

🧠 Twoja codzienność

• Definiuj i rozwijaj procesy opracowywania i wydawania modeli Wayve, w tym strategie rozgałęziania, rytm wydawania wydań, zarządzanie konfiguracją i bramki jakości.

• Przejrzyj proponowane zmiany w modelu, architekturze, kodzie i metryce, aby upewnić się, że wdrożenie odpowiada zamierzonemu wynikowi.

• Oceń wyniki oceny i ustal, czy wydania spełniają standardy jakości i bezpieczeństwa Wayve.

• Identyfikuj wąskie gardła w dostawach i pracuj między zespołami, aby zająć się ich pierwotnymi przyczynami.

• Zrównoważenie szybkości i rygorystyczności, podejmowanie świadomych decyzji o tym, kiedy przyspieszyć dostawę, a kiedy wydanie wymaga dalszej weryfikacji.

🧩 Nad czym będziesz pracować

• Potoki wydań obejmujące pełny cykl życia szkolenia i dostarczania systemów uczenia maszynowego.

• Zautomatyzowane kontrole i narzędzia identyfikujące problemy na wcześniejszym etapie rozwoju.

• Wiarygodne metody ewaluacji służące ocenie zmian modelu i gotowości do wydania.

• Przepływy pracy CI/CD usprawniające integrację i dostarczanie modeli.

• Monitorowanie i obserwowalność, które zwiększają zaufanie do wydań produkcyjnych.

• Standardy inżynieryjne i procesy operacyjne umożliwiające zespołom dostarczanie wysokiej jakości systemów uczenia maszynowego na dużą skalę.

🙌 Powinieneś aplikować jeśli

• Masz duże doświadczenie w integracji i wydawaniu oprogramowania, w tym w strategiach rozgałęziania, rytmie wydawania wydań i zarządzaniu konfiguracją.

• Rozumiesz szkolenia z zakresu uczenia maszynowego, cykle życia modeli i infrastrukturę wymaganą do niezawodnego dostarczania modeli.

• Możesz przeglądać cudzy model, architekturę lub zmiany w kodzie i kwestionować decyzje, które nie są zgodne z deklarowanymi intencjami innej osoby.

• Masz doświadczenie z narzędziami i technologiami ML, takimi jak PyTorch, TensorRT, rejestrami modeli, kwantyzacją lub wdrażaniem modeli.

• Dobrze czujesz się w pracy z systemami CI/CD i GitHub Actions.

• Przejmujesz odpowiedzialność za niejednoznaczne problemy występujące między zespołami i wolisz naprawiać podstawowe procesy niż wielokrotne łatanie poszczególnych wydań.

• Łączysz silne nastawienie na jakość z umiejętnością rozpoznawania, kiedy prędkość naprawdę ma znaczenie.

• Komunikujesz się jasno i skutecznie współpracujesz z zespołami badawczymi, inżynieryjnymi, zajmującymi się platformami, ocenami i produktami.

🌱 Nie zaznaczasz każdego pola? To całkowicie w porządku! Jeśli pasjonuje Cię samodzielność i chcesz się uczyć, zachęcamy Cię do aplikowania, nawet jeśli nie spełniasz wszystkich wymagań.

Więcej o Wayve:
🚀 Wayve buduje wiodącą platformę AI do jazdy autonomicznej. Jesteśmy pionierami kompleksowego podejścia do sztucznej inteligencji, które umożliwia pojazdom uczenie się bezpośrednio na podstawie doświadczeń ze świata rzeczywistego, rozwijając umiejętność dostosowywania, uogólniania i ulepszania na dużą skalę. Zamiast polegać na ręcznie kodowanych zasadach lub wstępnie mapowanych środowiskach, nasz kierowca AI uczy się prowadzić, rozumiejąc otaczający go świat. Rezultatem jest technologia, która porusza się po skomplikowanych środowiskach miejskich z inteligencją, precyzją i naturalnym przepływem, umożliwiając znaczący postęp zarówno w zakresie bezpieczeństwa, jak i wydajności. Wierzymy, że autonomia reprezentuje zachodzącą raz na pokolenie transformację sposobu przemieszczania się ludzi i towarów, porównywalną do przejścia z koni na samochody i z pojazdów napędzanych przez ludzi na inteligentne maszyny.
Naszą ambicją jest uczynienie autonomii powszechną. Bezmapowa i niezależna od sprzętu platforma sztucznej inteligencji Wayve integruje się z globalnymi partnerami OEM, umożliwiając ciągłą ewolucję oprogramowania i odblokowując zaawansowane poziomy automatyzacji od L2 plus do L4 w miarę skalowania naszego podstawowego modelu AI. W wyścigu coraz bardziej definiowanym przez inteligencję i uczenie się w świecie rzeczywistym Wayve przyjmuje odmienne podejście, budując możliwą do uogólnienia inteligencję prowadzenia pojazdu, która może napędzać każdy pojazd w dowolnym miejscu. Łącząc wbudowaną sztuczną inteligencję ze skalowalnym wdrożeniem, tworzymy technologię, którą można dostosować do każdej marki OEM i doświadczenia kierowcy, przyspieszając przejście do bezpieczniejszej i bardziej inteligentnej przyszłości mobilności.

Jak pracujemy 💻- Lokalizacje i elastyczna praca:
Nasze główne węzły komunikacyjne znajdują się w Londynie, Sunnyvale, Jokohamie, Herzliya, Vancouver i Leonberg. Stosujemy hybrydowy model pracy, który łączy osobistą współpracę w naszych dedykowanych przestrzeniach biurowych z skoncentrowanym czasem pracy na odległość. Zapewnia to naszym zespołom łączność i energię wynikającą ze wspólnej pracy, a także elastyczność umożliwiającą wykonywanie najlepszej pracy w sposób pasujący do ich życia.

🔍 Proces rozmowy kwalifikacyjnej:
Nasz proces jest jasny i szanuje Twój czas:

• Pierwsza rozmowa / ekran rekrutera: 30 minut z Talent Partnerem.

• Rozmowy kompetencyjne: 30 minut z menadżerem ds. rekrutacji.

• Szczegółowe wywiady techniczne: ML Deep Dive, debugowanie PyTorch i przywództwo technologiczne; Łącznie 3 godziny.

• Wywiad końcowy: Ujednolicenie misji i wartości, 1 godzina.

Zawsze wyjaśnimy format i zajmiemy się Twoją dostępnością.…

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