Zoox razvija tehnologijo avtonomne mobilnosti in namensko zasnovan vozni park za mobilnost kot storitev. Njegovo delo združuje robotiko, umetno inteligenco, inženiring vozil, električna vozila in napredne zaznavalne sisteme, da bi ustvaril prevoz, ki je varnejši, čistejši in prijetnejši. Podjetje se osredotoča na preoblikovanje načina, kako ljudje doživljajo osebno mobilnost, s popolnoma avtonomnimi vozili, zasnovanimi okoli potreb potnikov.
Vodja inženiringa za optimizacijo zmogljivosti ML v podjetju Zoox
Vodite optimizacijo zmogljivosti strojnega učenja za Zooxove sisteme avtonomne vožnje. Usmerjajte razširljivo učenje, pospeševanje z grafičnimi procesorji in sklepanje z nizko zakasnitvijo v ekipah za robotsko inženirstvo.
Opis
- Določajte strateško usmeritev in načrt optimizacije učenja in sklepanja modelov strojnega učenja
- Izboljšujte razširljivost, zanesljivost in zmogljivost delovnih obremenitev avtonomne vožnje
- Vodite učinkovito platformo ML, ki zajema učenje modelov, preverjanje, streženje, optimizacijo in spremljanje
- Optimizirajte učenje in sklepanje obsežnih modelov od začetka do konca
- Povečujte učinkovitost porazdeljenega učenja ter izboljšujte izkoriščenost grafičnih procesorjev, porabo pomnilnika in komunikacijo
- Uporabljajte kvantizacijo, obrezovanje, destilacijo in druge metode stiskanja modelov
- Zagotavljajte sklepanje v vozilu z nizko zakasnitvijo v okviru strogih omejitev realnega časa in računalniških virov
- Gradite in motivirajte raznoliko inženirsko ekipo z zaposlovanjem in vodenjem
- Sodelujte z ekipami za raziskave ML ter programsko, podatkovno in strojno inženirstvo
- Določajte zahteve in usmerjajte arhitekturne odločitve
- Mentorirajte inženirje z razvojnimi priložnostmi in pravočasnimi povratnimi informacijami
Zahteve
- Vsaj 8 let ustreznih izkušenj, vključno s 3 ali več leti vodenja inženirskih ekip
- Poglobljeno strokovno znanje na področju optimizacije zmogljivosti ML, vključno s porazdeljenim učenjem, podatkovnim, tenzorskim in cevovodnim paralelizmom, FSDP/ZeRO, mešano natančnostjo, CUDA, Tritonom, torch.compile, XLA, TVM, kvantizacijo in profiliranjem na grafičnih procesorjih ter vgrajenih pospeševalnikih
- Izkušnje z izgradnjo dostopne infrastrukture ML za obsežno učenje ter streženje z visoko prepustnostjo in nizko zakasnitvijo
- Izkušnje z uporabo PyTorcha ali JAX-a z grafičnimi procesorji za porazdeljeno učenje modelov
- Izkušnje s sklepanjem, pospešenim z grafičnimi procesorji, prek TensorRT, Ray Serve ali primerljivih ogrodij
- Dokazani uspehi pri medfunkcijskem sodelovanju z raziskovalnimi, produktnimi, strojnimi in platformnimi ekipami
- Sposobnost določanja prednostnih nalog, oblikovanja tehnične usmeritve in doseganja merljivih izboljšav zmogljivosti prek organizacijskih meja
Ugodnosti
- Plačan dopust, ki vključuje bolniški dopust, dopust in dopust zaradi smrti bližnjega
- Neplačan dopust
- Pravice do povečanja vrednosti delnic Zooxa
- Amazonove omejene delniške enote (RSU)
- Zdravstveno zavarovanje
- Zavarovanje za dolgotrajno oskrbo
- Zavarovanje za dolgotrajno in kratkotrajno invalidnost
- Življenjsko zavarovanje
- Morebitni podpisni bonus