Zoox desarrolla tecnología de movilidad autónoma y una flota diseñada específicamente para ofrecer movilidad como servicio. Su trabajo reúne robótica, inteligencia artificial, ingeniería de vehículos, vehículos eléctricos y sistemas avanzados de detección para crear un transporte más seguro, limpio y agradable. La empresa busca transformar la forma en que las personas experimentan la movilidad personal mediante vehículos totalmente autónomos concebidos en torno a las necesidades de los pasajeros.
Director/a de Ingeniería, Optimización del Rendimiento de ML en Zoox
Lidera la optimización del rendimiento del aprendizaje automático para los sistemas de conducción autónoma de Zoox. Guía el entrenamiento escalable, la aceleración mediante GPU y la inferencia de baja latencia en equipos de ingeniería de robótica.
Estados Unidos
California276.000 $ – 343.000 $ / año
HíbridoTiempo completoSeniorLíderIdioma Obligatorio: inglésGerente de ingenieríaDescripción
- Define la dirección estratégica y la hoja de ruta para optimizar el entrenamiento y la inferencia de aprendizaje automático
- Mejora la escalabilidad, la fiabilidad y el rendimiento de las cargas de trabajo de conducción autónoma
- Lidera una plataforma de ML eficiente que abarque el entrenamiento, la validación, el servicio, la optimización y la monitorización de modelos
- Optimiza de principio a fin el entrenamiento y la inferencia de modelos a gran escala
- Aumenta la eficiencia del entrenamiento distribuido y mejora el uso de GPU, la utilización de memoria y las comunicaciones
- Utiliza cuantización, poda, destilación y otros métodos de compresión de modelos
- Ofrece inferencia de baja latencia en el vehículo dentro de estrictas limitaciones de tiempo real y capacidad de cómputo
- Forma y motiva un equipo de ingeniería diverso mediante la contratación y el liderazgo
- Colabora con los equipos de investigación de ML y de ingeniería de software, datos y hardware
- Establece requisitos y orienta las decisiones arquitectónicas
- Acompaña a los ingenieros mediante oportunidades de desarrollo y comentarios oportunos
Requisitos
- Al menos 8 años de experiencia relevante, incluidos 3 años o más gestionando equipos de ingeniería
- Amplios conocimientos especializados en optimización del rendimiento de ML, incluidos entrenamiento distribuido, paralelismo de datos, tensores y canalizaciones, FSDP/ZeRO, precisión mixta, CUDA, Triton, torch.compile, XLA, TVM, cuantización y creación de perfiles en aceleradores GPU e integrados
- Experiencia creando infraestructura de ML accesible para entrenamiento a gran escala y servicio de alto rendimiento y baja latencia
- Experiencia utilizando PyTorch o JAX con GPU para el entrenamiento distribuido de modelos
- Experiencia con inferencia acelerada por GPU mediante TensorRT, Ray Serve o marcos comparables
- Trayectoria sólida de colaboración interfuncional con equipos de investigación, producto, hardware y plataformas
- Capacidad para establecer prioridades, definir la dirección técnica y lograr mejoras de rendimiento medibles entre distintas áreas de la organización
Beneficios
- Permiso retribuido por enfermedad, vacaciones y duelo
- Permiso no retribuido
- Derechos de apreciación de acciones de Zoox
- Unidades de acciones restringidas de Amazon (RSU)
- Seguro médico
- Seguro de cuidados a largo plazo
- Seguro de incapacidad a largo y corto plazo
- Seguro de vida
- Posible bonificación de incorporación