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1.001 – 5.000 Mitarbeitende
Sponsor für H1B-VisumAutomobilindustrieKünstliche IntelligenzTransport
Zoox entwickelt Technologien für autonome Mobilität und eine speziell für Mobility-as-a-Service konzipierte Fahrzeugflotte. Das Unternehmen verbindet Robotik, künstliche Intelligenz, Fahrzeugtechnik, Elektrofahrzeuge und fortschrittliche Sensortechnik, um eine sicherere, sauberere und angenehmere Fortbewegung zu ermöglichen. Zoox möchte die persönliche Mobilität neu gestalten und setzt dabei auf vollständig autonome Fahrzeuge, die konsequent an den Bedürfnissen der Fahrgäste ausgerichtet sind.
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Stellen im Unternehmen

Engineering Manager für ML-Performance-Optimierung bei Zoox

Leite die Optimierung der Machine-Learning-Performance für die autonomen Fahrsysteme von Zoox. Führe skalierbares Training, GPU-Beschleunigung und Inferenz mit geringer Latenz über mehrere Robotik-Engineering-Teams hinweg.

USVereinigte StaatenCAKalifornien
276.000 $ – 343.000 $ / Jahr
HybridVollzeitSeniorLeadErforderliche Sprache: EnglischEngineering Manager
PyTorchRay

Beschreibung

  • Die strategische Ausrichtung und Roadmap für die Optimierung von Machine-Learning-Training und -Inferenz festlegen
  • Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Performance für Workloads im autonomen Fahren verbessern
  • Eine effiziente ML-Plattform für Modelltraining, Validierung, Bereitstellung, Optimierung und Monitoring leiten
  • Training und Inferenz großer Modelle durchgängig optimieren
  • Die Effizienz des verteilten Trainings steigern und gleichzeitig GPU-Auslastung, Speichernutzung und Kommunikation verbessern
  • Quantisierung, Pruning, Distillation und weitere Methoden zur Modellkomprimierung einsetzen
  • Inferenz im Fahrzeug mit geringer Latenz unter strengen Echtzeit- und Rechenbeschränkungen bereitstellen
  • Ein vielfältiges Engineering-Team durch Personalgewinnung und Führung aufbauen und motivieren
  • Mit Teams aus ML-Forschung, Software-, Daten- und Hardware-Engineering zusammenarbeiten
  • Anforderungen festlegen und Architekturentscheidungen steuern
  • Ingenieurinnen und Ingenieure durch Entwicklungsmöglichkeiten und zeitnahes Feedback fördern

Anforderungen

  • Mindestens 8 Jahre einschlägige Erfahrung, davon mindestens 3 Jahre in der Leitung von Engineering-Teams
  • Umfassende Kenntnisse in der ML-Performance-Optimierung, einschließlich verteiltem Training, Daten-, Tensor- und Pipeline-Parallelismus, FSDP/ZeRO, gemischter Präzision, CUDA, Triton, torch.compile, XLA, TVM, Quantisierung sowie Profiling auf GPUs und eingebetteten Beschleunigern
  • Erfahrung mit dem Aufbau zugänglicher ML-Infrastruktur für groß angelegtes Training sowie Serving mit hohem Durchsatz und geringer Latenz
  • Erfahrung mit PyTorch oder JAX und GPUs für das verteilte Training von Modellen
  • Erfahrung mit GPU-beschleunigter Inferenz über TensorRT, Ray Serve oder vergleichbare Frameworks
  • Nachweislich erfolgreiche funktionsübergreifende Zusammenarbeit mit Forschungs-, Produkt-, Hardware- und Plattformteams
  • Fähigkeit, Prioritäten zu setzen, die technische Ausrichtung zu prägen und messbare Performance-Verbesserungen über Organisationsgrenzen hinweg zu erzielen

Zusatzleistungen

  • Bezahlte Freistellung für Krankheit, Urlaub und Trauerfälle
  • Unbezahlte Freistellung
  • Wertsteigerungsrechte an Zoox-Aktien
  • Amazon Restricted Stock Units (RSUs)
  • Krankenversicherung
  • Pflegeversicherung
  • Versicherung gegen langfristige und kurzfristige Arbeitsunfähigkeit
  • Lebensversicherung
  • Möglicher Einstellungsbonus

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