Zoox razvija tehnologiju autonomne mobilnosti i vozni park posebno osmišljen za mobilnost kao uslugu. Njegov rad objedinjuje robotiku, umjetnu inteligenciju, projektiranje vozila, električna vozila i napredne senzorske sustave kako bi stvorio prijevoz koji je sigurniji, čišći i ugodniji. Tvrtka se usredotočuje na preoblikovanje načina na koji ljudi doživljavaju osobnu mobilnost putem potpuno autonomnih vozila izrađenih prema potrebama putnika.
Voditelj inženjeringa za optimizaciju performansi ML-a u Zooxu
Vodite optimizaciju performansi strojnog učenja za Zooxove sustave autonomne vožnje. Usmjeravajte skalabilno treniranje, ubrzanje na GPU-u i zaključivanje s malim kašnjenjem kroz timove robotskog inženjerstva.
Opis
- Odredite strateški smjer i plan optimizacije treniranja i zaključivanja modela strojnog učenja
- Poboljšajte skalabilnost, pouzdanost i performanse radnih opterećenja autonomne vožnje
- Vodite učinkovitu ML platformu koja obuhvaća treniranje modela, validaciju, posluživanje, optimizaciju i nadzor
- Optimizirajte treniranje i zaključivanje velikih modela od početka do kraja
- Povećajte učinkovitost distribuiranog treniranja uz poboljšanje iskorištenja GPU-a, upotrebe memorije i komunikacije
- Upotrebljavajte kvantizaciju, obrezivanje, destilaciju i druge metode kompresije modela
- Omogućite zaključivanje u vozilu s malim kašnjenjem unutar strogih ograničenja stvarnog vremena i računalnih resursa
- Izgradite i motivirajte raznolik inženjerski tim zapošljavanjem i vodstvom
- Surađujte s timovima za istraživanje ML-a, softversko, podatkovno i hardversko inženjerstvo
- Uspostavite zahtjeve i usmjeravajte arhitektonske odluke
- Mentorirajte inženjere kroz razvojne prilike i pravodobne povratne informacije
Zahtjevi
- Najmanje 8 godina relevantnog iskustva, uključujući 3 ili više godina vođenja inženjerskih timova
- Duboko poznavanje optimizacije performansi ML-a, uključujući distribuirano treniranje, podatkovni, tenzorski i cjevovodni paralelizam, FSDP/ZeRO, mješovitu preciznost, CUDA, Triton, torch.compile, XLA, TVM, kvantizaciju i profiliranje na GPU-u i ugrađenim akceleratorima
- Iskustvo u izgradnji dostupne ML infrastrukture za treniranje velikih razmjera te posluživanje velike propusnosti i malog kašnjenja
- Iskustvo u upotrebi PyTorcha ili JAX-a s GPU-ovima za distribuirano treniranje modela
- Iskustvo sa zaključivanjem ubrzanim GPU-om putem alata TensorRT, Ray Serve ili usporedivih okvira
- Dokazani rezultati međufunkcionalnog rada s istraživačkim, proizvodnim, hardverskim i platformskim timovima
- Sposobnost postavljanja prioriteta, oblikovanja tehničkog smjera i ostvarivanja mjerljivih poboljšanja performansi kroz različite dijelove organizacije
Pogodnosti
- Plaćeni dopust koji obuhvaća bolovanje, godišnji odmor i dopust zbog smrtnog slučaja
- Neplaćeni dopust
- Prava na povećanje vrijednosti dionica Zooxa
- Ograničene dioničke jedinice Amazona (RSU)
- Zdravstveno osiguranje
- Osiguranje dugotrajne skrbi
- Osiguranje od dugotrajne i kratkotrajne nesposobnosti za rad
- Životno osiguranje
- Mogući bonus za potpis ugovora