Staff Machine Learning Engineer, Behaviors

W Cruise pionierujemy przyszłość pojazdów autonomicznych, aby przekształcić mobilność miejską i poprawić sposób, w jaki żyjemy. Jesteśmy oddani rozwojowi wysoko zaawansowanej technologii autonomicznej, która bezpiecznie łączy ludzi z tym, co dla nich najważniejsze. Jeśli pasjonujesz się napędzaniem postępu technologicznego, który oferuje znaczące korzyści społeczne, takie jak bezpieczeństwo, efektywność i dostępność, to czas rozważyć karierę u nas!

W Cruise, różnorodność i integracja leżą u podstaw tego, kim jesteśmy. Tworzymy środowisko, w którym wszystkie wkłady są cenione i gdzie nasi członkowie zespołu mogą rozwijać się. Dołączając do nas, będziesz odgrywać kluczową rolę w rozwijaniu innowacyjnych technologii autonomicznych i dokonaniu wpływowych zmian na świecie.

Pozycja Inżynier maszynowego uczenia się w naszym zespole Zachowań jest kluczowa dla opracowywania nowoczesnych modeli uczenia maszynowego, które zapewniają płynną i bezpieczną jazdę autonomiczną w środowisku miejskim. Rola ta obejmuje dynamiczną mieszankę badań, takich jak eksplorowanie i prototypowanie nowych algorytmów, i rozwoju, w tym optymalizację i udoskonalenie wydajności modeli na drogach w celu wdrożenia produkcyjnego.

• Prowadzenie stosowanych badań i inicjatyw rozwojowych ML w celu rozwiązania problemów napotkanych na miejskich drogach.
• Współpraca z zespołami w zakresie Percepcji, Robotyki i Kontroli w celu integracji zróżnicowanych zbiorów danych i poprawy wydajności modeli.
• Kierowanie strategiami technologicznymi i podejmowanie kluczowych decyzji zgodnych z naszymi celami biznesowymi i operacyjnymi.
• Wsparcie i mentoring innych inżynierów, wspierając środowisko pracy zespołowej.

• Zaawansowany stopień naukowy w dziedzinie informatyki/CE/EE lub pokrewnej, lub równoważne doświadczenie praktyczne.
• Zaawansowane doświadczenie z frameworkami uczenia maszynowego, takimi jak TensorFlow, Caffe, PyTorch.
• Mocne umiejętności programistyczne w Pythonie lub C++ oraz solidna znajomość matematycznych koncepcji związanych z uczeniem maszynowym.
• Szczere zainteresowanie technologią pojazdów autonomicznych i jej potencjalnym wpływem.

• PhD z uczenia maszynowego lub informatyki.
• Udowodnione doświadczenie w oprogramowaniu pośredniczącym robotyki (takim jak ROS), bibliotekach wizji komputerowej (takich jak OpenCV) i narzędziach takich jak Gazebo czy PCL.
• Doświadczenie w CUDA i wdrażaniu realnych modeli prognozowania uczenia maszynowego.

Pozycja oferuje konkurencyjny zakres wynagrodzeń od 183 600 do 270 000 USD rocznie, który może się różnić w zależności od lokalizacji i doświadczenia. Dodatkowo możesz otrzymać premie, długoterminowe zachęty i kompleksowy pakiet