Starszy inżynier uczenia maszynowego, wydajność AI

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 optymalizacji uczenia maszynowego (wydajność AI)
Jesteśmy zespołem składającym się z wielu właścicieli, odpowiedzialnym za dostarczanie wersji gotowych do produkcji w miarę przyspieszania współpracy z Wayve OEM i tempa wydawania produktów. Jesteśmy skoncentrowani na stosowaniu i dostarczaniu: przenosimy modele od „prac w szkoleniu” do „spełniania ograniczeń produktu”, ściśle współpracując z dalszymi specjalistami ds. wnioskowania i wydajności, aby przygotować modele do wdrożenia w pojeździe.

🧠 Twoja codzienność

• Posiadanie kompleksowego dostarczania wersji modeli, od wymagań wstępnych poprzez szkolenie, ocenę, iterację i gotowość do wdrożenia

• Szkolenie i iterowanie na modelach PyTorch z podejściem opartym na hipotezach, przeprowadzanie ablacji według jasnych kryteriów oceny

• Debugowanie wydajności modelu: identyfikacja regresji, problemów będących przyczyną źródłową i proponowanie poprawek

• Współpraca z sąsiadującymi zespołami zajmującymi się ML i inżynierią wydajności w celu przekazywania modeli, definiowania wąskich gardeł i ustalania priorytetów optymalizacji

• Komunikowanie się z zainteresowanymi stronami w sprawie terminów dostaw, kompromisów i kryteriów gotowości

🧩 Nad czym będziesz pracować

• Stworzenie modeli spełniających rygorystyczne ograniczenia czasu działania w pojeździe w miarę wzrostu możliwości modelu

• Stosowanie praktycznych technik optymalizacji, takich jak kwantyzacja, destylacja i metody niskiego rzędu, gdzie kompromisy mają sens

• Kształtowanie podziału pomiędzy szkoleniem, oceną i wdrożeniem, tak aby modele były dostarczane szybko i niezawodnie

• Praca na wielu poziomach abstrakcji, od zachowania modelu wysokiego poziomu po konsekwencje związane z czasem wykonania i opóźnieniami

🙌 Powinieneś aplikować jeśli

• Masz udokumentowane doświadczenie w poprawianiu wydajności w systemach produkcyjnych z wąskimi ograniczeniami (opóźnienie, pamięć, przepustowość, moc/termia lub koszt)

• Masz duże praktyczne doświadczenie w szkoleniach i iteracjach w zakresie modeli głębokiego uczenia się w PyTorch, wykraczających poza narzędzia wysokiego poziomu

• Biegle posługujesz się co najmniej jednym odpowiednim stosem lub zestawem narzędzi (np. TensorRT, CUDA, Qualcomm QNN, Triton, OpenCL) i potrafisz szybko opanować sąsiednie frameworki

• Swobodnie poruszasz się pomiędzy zachowaniem modelu wysokiego poziomu a wykonaniem jądra/środowiska wykonawczego niskiego poziomu

• Znasz koncepcje optymalizacji modelu, takie jak kwantyzacja i/lub destylacja (praktyka to mocny sygnał, ale solidne podstawy wystarczą)

• Masz solidne podstawy inżynieryjne i umiejętności współpracy

• Premia: doświadczenie z modelami przy ścisłych ograniczeniach związanych z opóźnieniami/efektywnością (edytowanie brzegowe, osadzone, w czasie rzeczywistym), kontakt z systemami uczenia maszynowego od szkolenia po przekazanie wdrożenia oraz wdrażanie rozwiązań wbudowanych/brzegowych, w tym testy porównawcze na rzeczywistych urządzeniach

🌱 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:

• Wstępne połączenie / ekran rekrutera (30 minut)

• Spotkanie menedżera ds. rekrutacji (30 min)

• Szczegółowe wywiady techniczne (rozmowa dotycząca programowania, systemu i domeny; łącznie 3 godziny)

• Wywiad końcowy: ujednolicenie misji i wartości (45 minut)

Zawsze wyjaśnimy format i zajmiemy się Twoją dostępnością.…

Źródło: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/wayve/senior-machine-learning-engineer-ai- Performance-london-united-kingdom-415524)