Starszy inżynier uczenia maszynowego, ADAS

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 ADAS
Zespoły inżynierów ADAS Wayve budują percepcję i inteligencję, które wspomagają kierowcę w rzeczywistych warunkach jazdy. Pracujemy kompleksowo, od tworzenia wysokiej jakości danych szkoleniowych, przez opracowywanie i ocenę modeli percepcji CV/3D, po szybkie iteracje w oparciu o luki w wydajności. Zespół łączy pracę „online” (w samochodzie, ograniczone opóźnienia/moc obliczeniowa) i „offline” (cięższe generowanie danych na dużą skalę), kładąc silny nacisk na mierzalny wpływ i wysyłkę.

🧠 Twoja codzienność

• Trenuj, debuguj i ulepszaj modele widzenia komputerowego i percepcji 3D, iterując w oparciu o jasne sygnały oceny

• Pracuj w całym cyklu życia uczenia maszynowego: dane, szkolenie, ocena i iteracja

• Współpracuj z zespołem, aby zdecydować, czym się zająć dalej, w zależności od tego, gdzie system działa słabo

• Twórz skalowalne potoki danych, w tym automatyczne i pseudo-etykietowanie, aby przyspieszyć rozwój modelu

🧩 Nad czym będziesz pracować:

• Podstawowe możliwości postrzegania ADAS, takie jak wykrywanie, klasyfikacja i segmentacja instancji, obejmujące pasy, obiekty, znaki drogowe i sygnalizację świetlną

• Kompleksowe podejście, które pozwala modelowi oddziaływać bezpośrednio na świat, zamiast polegać na łańcuchu ręcznie kodowanych kroków pośrednich (asystent pasa ruchu bez wyraźnego wykrywania linii pasa ruchu to rodzaj wyniku, którego szukamy)

• Percepcja online, która działa szybko w samochodzie jako część naszego stosu produkcyjnego

• Praca z percepcją w trybie offline przy użyciu dodatkowych danych wejściowych, które nie nadają się do produkcji w terenie, w tym dodatkowych czujników, takich jak lidar, przyszłe ramki, mapy i dodatkowe obliczenia, w celu poprawy jakości danych i zasięgu na dużą skalę

• Budowa „koła zamachowego danych”: wykorzystanie modeli offline i śledzenia/rekonstrukcji 3D do automatycznego generowania etykiet i przyspieszania iteracji w zadaniach związanych z percepcją

👤 Aplikuj jeśli:

• Zbudowano i dostarczono systemy głębokiego uczenia się skupione na CV, z solidną inżynierią ML, a nie pracą wyłącznie badawczą

• Doświadczenie z koncepcjami lub potokami percepcji 3D, takimi jak LiDAR, geometria wielu widoków, śledzenie lub rekonstrukcja 3D

• Wygodna, kompleksowa praca, obejmująca ocenę i generowanie zbiorów danych na dużą skalę

• Ciesz się pragmatycznym rozwiązywaniem problemów w ramach rzeczywistych ograniczeń produktu

• Jestem podekscytowany możliwością poprawy osiągów w rzeczywistych warunkach jazdy poprzez lepszą percepcję

• Doświadczenie w branży motoryzacyjnej jest bonusem, ale nie przeszkodą, jeśli Twoja percepcja pochodzi z innego miejsca

🌱 Nie zaznaczasz każdego pola? To całkowicie w porządku! Jeśli pasjonujesz się niezależnością 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 współpracę osobistą w naszych dedykowanych przestrzeniach biurowych z pracą zdalną skoncentrowaną na czasie. 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)

• Rozmowy kompetencyjne (programowanie i projektowanie systemów; 2 godziny)

• Szczegółowe wywiady techniczne (menedżer ds. rekrutacji/rozmowa w sprawie domeny; 1 godzina)

• Rozmowa końcowa: ujednolicenie misji i wartości (1 godzina)

Zawsze wyjaśnimy format i zajmiemy się Twoją dostępnością.…

Źródło: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/wayve/senior-machine-learning-engineer-adas-london-united-kingdom-114925)