Principal Machine Learning Engineer

Job expired!

Utworzona w 2017 roku, Wayve jest na czele technologii pojazdów autonomicznych, wykorzystując postępy w dziedzinie Wcielonej AI (Embodied AI). Nasze nowatorskie podejście bez użycia map i niezależne od sprzętu pozwala pojazdom z łatwością nawigować w skomplikowanych sytuacjach. Wspierani przez inwestorów z najwyższej półki, nasza misja skupia się na ewolucji od wsparcia kierowcy do pełnej autonomii, aby zwiększyć bezpieczeństwo, efektywność i dostępność w transporcie. Zapraszamy Cię, abyś dołączył do naszego zróżnicowanego, globalnego zespołu składającego się z czołowych inżynierów i badaczy, dedykowanych pionierskim pracom nad AI i technologią pojazdów autonomicznych o znaczącym globalnym wpływie.

Szukamy wizjonerskich liderów gotowych sprzyjać innowacjom, prowadzić kluczowe projekty i kierować zespołami w kierunku przełomowych osiągnięć w dziedzinie AI opartej na danych. Ta kluczowa rola znajduje się w naszym dziale Wcielonej AI, który obejmuje modelowanie, robotykę, bazy danych oraz zespoły dochodzeniowo-badawcze, zadane dostarczeniem produktów z zakresu Autonomicznej Jazdy najwyższej klasy.

Jako doświadczony Inżynier Machine Learning, Twoja wiedza będzie kluczowa w skalowaniu end-to-end sieci neuronowych niezbędnych dla autonomicznej jazdy. Współpracując z naszą organizacją Wcielonej AI, będziesz:

  • Zapewniać techniczne przywództwo w kluczowych programach na poziomie firmy.
  • Tworzyć i wdrażać modele uczenia maszynowego oraz systemy robotyczne, zwiększając możliwości naszego stosu technologicznego pojazdów autonomicznych.
  • Ściśle współpracować z zespołami interdyscyplinarnymi w celu kształtowania szerszej strategii firmy i planu drogowego z naciskiem na zastosowania uczenia maszynowego.
  • Rozwijać swoje umiejętności w dziedzinie uczenia maszynowego poprzez ciągłą naukę i praktyczne stosowanie, jednocześnie będąc mentorem dla początkujących inżynierów.
  • Skutecznie równoważyć obciążenie pracą i zasoby techniczne, aby realizować cele projektowe i osobiste cele rozwoju zawodowego.
  • Przyczyniać się do tworzenia współpracującej, wpływowej, innowacyjnej i zdrowej kultury pracy.
  • Analizować i oceniać decyzje projektowe oraz ryzyka, diagnozować i optymalizować systemy oraz innowować w obrębie tej przestrzeni.

Wymagane:

  • Co najmniej 7 lat odpowiedniego doświadczenia w inżynierii oprogramowania i uczenia maszynowego w przemyśle lub w zastosowaniach badawczych.
  • Silne rozumienie treningu, walidacji, testowania i metryk dla modeli głębokiego uczenia.
  • Zainteresowanie współpracą badawczą z namacalnym wpływem na produkty.
  • Znajomość