Zoox
Zoox
Zoox phát triển công nghệ di chuyển tự hành và đội xe được thiết kế chuyên dụng cho dịch vụ di chuyển. Công ty kết hợp robot học, trí tuệ nhân tạo, kỹ thuật xe, xe điện và công nghệ cảm biến tiên tiến để tạo ra phương tiện giao thông an toàn hơn, sạch hơn và thú vị hơn. Zoox tập trung định hình lại trải nghiệm di chuyển cá nhân thông qua các phương tiện hoàn toàn tự hành được phát triển xoay quanh nhu cầu của hành khách.

Quản lý Kỹ thuật, Tối ưu hóa Hiệu năng ML tại Zoox

Dẫn dắt hoạt động tối ưu hóa hiệu năng máy học cho các hệ thống lái xe tự hành của Zoox. Định hướng việc huấn luyện có khả năng mở rộng, tăng tốc GPU và suy luận độ trễ thấp trong các nhóm kỹ thuật robot.

Mô tả

  • Xây dựng định hướng chiến lược và lộ trình cho việc tối ưu hóa huấn luyện và suy luận máy học
  • Cải thiện khả năng mở rộng, độ tin cậy và hiệu năng cho các tác vụ lái xe tự hành
  • Dẫn dắt nền tảng ML hiệu quả, bao quát huấn luyện, xác thực, cung cấp, tối ưu hóa và giám sát mô hình
  • Tối ưu hóa toàn diện quy trình huấn luyện và suy luận mô hình quy mô lớn
  • Nâng cao hiệu quả huấn luyện phân tán, đồng thời cải thiện mức sử dụng GPU, mức dùng bộ nhớ và hoạt động giao tiếp
  • Sử dụng lượng tử hóa, cắt tỉa, chưng cất và các phương pháp nén mô hình khác
  • Triển khai suy luận trên xe với độ trễ thấp trong các giới hạn nghiêm ngặt về thời gian thực và năng lực tính toán
  • Xây dựng và tạo động lực cho đội ngũ kỹ thuật đa dạng thông qua tuyển dụng và lãnh đạo
  • Phối hợp với các nhóm nghiên cứu ML, kỹ thuật phần mềm, dữ liệu và phần cứng
  • Thiết lập các yêu cầu và định hướng các quyết định kiến trúc
  • Cố vấn cho kỹ sư thông qua các cơ hội phát triển và phản hồi kịp thời

Yêu cầu

  • Ít nhất 8 năm kinh nghiệm liên quan, trong đó có từ 3 năm trở lên quản lý các nhóm kỹ thuật
  • Chuyên môn sâu về tối ưu hóa hiệu năng ML, bao gồm huấn luyện phân tán, song song hóa dữ liệu, tensor và pipeline, FSDP/ZeRO, độ chính xác hỗn hợp, CUDA, Triton, torch.compile, XLA, TVM, lượng tử hóa và lập hồ sơ hiệu năng trên GPU cũng như các bộ tăng tốc nhúng
  • Kinh nghiệm xây dựng hạ tầng ML dễ tiếp cận cho hoạt động huấn luyện quy mô lớn và cung cấp mô hình thông lượng cao, độ trễ thấp
  • Kinh nghiệm sử dụng PyTorch hoặc JAX cùng GPU để huấn luyện mô hình phân tán
  • Kinh nghiệm với suy luận được tăng tốc bằng GPU thông qua TensorRT, Ray Serve hoặc các framework tương đương
  • Thành tích nổi bật trong phối hợp liên chức năng với các nhóm nghiên cứu, sản phẩm, phần cứng và nền tảng
  • Khả năng xác lập ưu tiên, định hình định hướng kỹ thuật và mang lại các cải thiện hiệu năng có thể đo lường giữa các bộ phận trong tổ chức

Phúc lợi

  • Nghỉ phép có hưởng lương, bao gồm nghỉ ốm, nghỉ phép và nghỉ tang
  • Nghỉ phép không hưởng lương
  • Quyền tăng giá cổ phiếu Zoox
  • Cổ phiếu hạn chế của Amazon (RSU)
  • Bảo hiểm y tế
  • Bảo hiểm chăm sóc dài hạn
  • Bảo hiểm thương tật dài hạn và ngắn hạn
  • Bảo hiểm nhân thọ
  • Có thể có khoản thưởng gia nhập