Stack AV 機械学習トレーニング基盤スタッフソフトウェアエンジニア（リモート、ペンシルベニア州）
スケーラブルな機械学習トレーニング基盤とエンドツーエンドのモデルパイプライン設計をリードします。 プラットフォームエンジニアリング、性能最適化、部門横断の協働を通じて、Stack AV の自動運転トラックシステムの発展に貢献します。
仕事内容
- オーケストレーション、トレーニング抽象化、コントロールプレーンサービス、オブザーバビリティ、性能最適化にまたがる高性能トレーニングプラットフォームのコンポーネントを構築・改善する。
- ログ処理、特徴量抽出、データセットのスキーマとストレージ、モデル設定、トレーニング、プロファイリング、アクセラレーションを含む完全な機械学習パイプラインを開発する。
- トレーニング基盤を評価し、性能上の制約を発見して解消する。
- 機械学習エンジニアがモデルを迅速に反復開発できるよう、システム抽象化と開発者向けツールを推進する。
- 機械学習エンジニアがワークフローを自律的にプロファイリングし、改善できるオープンソース技術を採用する。
- 高いエンジニアリング基準を維持し、技術的卓越性を重視するチーム文化の醸成に貢献する。
- 高性能なマルチテナント AI トレーニングプラットフォームのアーキテクチャ設計と実装をリードする。
- ML プラットフォーム、インフラストラクチャ、自動運転、安全性評価の各チームと連携する。
応募要件
- コンピューターサイエンス、工学、または関連分野の学士号または修士号。
- ML プラットフォームおよび機械学習アプリケーションの開発経験が6年以上。
- Python、C++、または同等の言語における高度なプログラミング能力。
- Lance、PyTorch、Ray Data、または同等の技術の使用経験。
- 変化の速い環境でスケーラブルかつ信頼性の高いインフラストラクチャを構築し、モデリングチームの機械学習エンジニアと協働してきた実績。
- システム設計におけるトレードオフを深く理解し、部門横断チーム間で合意を形成できるコミュニケーション能力。
- モデルのトレーニング、モデル最適化、または大規模データ処理パイプラインの経験。
- 優れた分析的思考力と問題解決能力。
- 明確な文書および口頭でのコミュニケーション能力。非技術系の関係者に複雑な技術的概念を説明できることを含む。
- 米国の国家安全保障および輸出管理要件を満たすため、居住地、米国人資格、および／または市民権の確認が必要になる場合があります。
福利厚生
- 性別、人種、年齢、性的指向、宗教、障害、アイデンティティを問わず、インクルージョン、起業家精神、イノベーションを重視する機会均等の職場。