Инженер по машинному обучению (ведущий / старший), обучение с подкреплением

Перед деталями, вот задача, которую вы поможете нам решить.

Мы создаём воплощённый интеллект, который безопасно управляет реальными транспортными средствами, а также экосистему, на которой в будущем будут работать миллиарды машин. Очень немногие специалисты в области ИИ могут так сказать. Каждая роль здесь, независимо от команды, связана с этим.

Вот что охватывает эта конкретная роль.

🛠️ О наших инженерных командах

Команда Driving Core разрабатывает методы обучения, которые превращают разнообразные данные вождения в надёжное поведение с обратной связью. Вы будете техническим владельцем в области обучения с подкреплением в группе, тесно сотрудничая с исследователями и инженерами из AV Core, Simulation, Evaluation и Product Engineering. Успех означает достижение измеримых улучшений в поведении при вождении.

Команда Core Model Safety разрабатывает основные компетенции модели, которые обеспечивают безопасную работу без водителя. В этой команде вы будете руководить техническим направлением и реализацией обученной модели экстренной траектории для редких, но критичных манёвров, таких как уклонение от препятствия и экстренное торможение, ведя программу от определения проблемы через моделирование, оценку, интеграцию и предоставление доказательств для внедрения.

🧠 Ваши ежедневные задачи

В качестве старшего / ведущего инженера по машинному обучению в организации AV Core компании Wayve вы будете развивать методы обучения с подкреплением для сквозных моделей вождения. Вы будете выявлять, где обучение на основе вознаграждения или обратной связи может улучшить поведение по сравнению с клонированием поведения, а затем реализовывать перспективные идеи от проектирования до масштабных экспериментов, строгой оценки и интеграции в наши лучшие модели вождения.

🧩 Над чем вы будете работать

• Формировать и реализовывать дорожную карту обучения с подкреплением для Driving Core / Core Model Safety, выбирая задачи и методы на основе чётких пробелов в поведении и измеримых критериев успеха.

• Разрабатывать и оценивать методы оптимизации после клонирования поведения, включая офлайн и офф-полиси обучение с подкреплением, а также другие подходы, основанные на вознаграждении; проектировать регуляризацию, стратегию данных и диагностику, необходимые для надёжного улучшения политик.

• Помогать улучшать модели вознаграждения и связанные с ними сигналы обучения, используемые для обучения и оценки политик вождения, сотрудничая с партнёрскими командами для повышения их качества, масштабируемости и полезности на последующих этапах.

• Создавать надёжные рабочие процессы обучения и экспериментов с использованием масштабных данных вождения; диагностировать смещение распределения, неправильную спецификацию целей, нестабильность оптимизации и смещения данных или оценки.

• Определять доказательства на основе офлайн метрик, тестов с открытым циклом, симуляции с замкнутым циклом и оценки на дороге, а также отличать реальное улучшение политики от переобучения на бенчмарках.

• Внедрять успешные методы в общий стек машинного обучения, чётко коммуницировать решения и результаты, а также повышать технический уровень через обзоры дизайна, кода и наставничество.

🙌 Вам стоит подать заявку, если

Обязательно

• У вас есть солидный опыт разработки и экспериментальной проверки методов обучения с подкреплением или близких методов последовательного принятия решений на сложных, высокоразмерных задачах.

• Вы глубоко понимаете современные основы обучения с подкреплением, включая обучение политик и значений, офф-полиси обучение, аппроксимацию функций, смещение распределения и режимы сбоев обучаемых целей.

• У вас есть практический опыт клонирования поведения, обучения с подкреплением или связанных методов.

• Вы владеете Python и PyTorch, обладаете сильными практиками разработки программного обеспечения и опытом создания надёжных систем обучения и оценки машинного обучения.

• У вас отличное экспериментальное чутьё: вы способны превратить неоднозначную поведенческую проблему в фальсифицируемые гипотезы, полезные метрики, дисциплинированные абляции и чёткие технические решения.

• Вы проявляете уровень владения и сотрудничества старшего специалиста: способны руководить значительной технической областью, работать на стыке исследований и инженерии, а также вовлекать других через чёткое письменное и устное общение.

Желательно

• Опыт офлайн обучения с подкреплением, обучения подражанию, моделирования вознаграждения, обучения предпочтениям или пост-тренировки больших нейронных политик.

• Опыт работы с автономными транспортными средствами, робототехникой, управлением или в другой области, где политики взаимодействуют с физическими системами, критичными для безопасности, включая понимание планирования движения, динамики транспортных средств, управления или предотвращения столкновений.

• Опыт работы с симуляцией с замкнутым циклом, офф-полиси оценкой, неопределённостью или калибровкой, а также оценкой в редких или изменённых условиях.

• Опыт обучения мультимодальных, основанных на трансформерах или генеративных моделей политик в масштабе.

• Владение C++, CUDA, распределённым обучением или оптимизацией производительности для производственных систем машинного обучения.

🌱 Не соответствуете всем требованиям? Это совершенно нормально! Если вы увлечены автономностью и хотите учиться, мы призываем вас подавать заявку, даже если вы не соответствуете всем требованиям.

Подробнее о Wayve:

🚀 Wayve создаёт ведущую платформу ИИ для автономного вождения. Мы являемся пионерами сквозного подхода ИИ, который позволяет транспортным средствам учиться напрямую на реальном опыте, развивая способность адаптироваться, обобщать и улучшаться в масштабе. Вместо того чтобы полагаться на прописанные вручную правила или заранее картографированные среды, наш ИИ-водитель учится водить, понимая окружающий мир. Результат — технология, которая с интеллектом, точностью и естественным потоком ориентируется в сложных городских условиях, открывая значительные достижения как в безопасности, так и в эффективности. Мы считаем, что автономность представляет собой трансформацию раз в поколение в том, как люди и грузы перемещаются, сравнимую с переходом от лошадей к автомобилям и от управляемых человеком транспортных средств к интеллектуальным машинам.

Наша амбиция — сделать автономность универсальной. Безкартографическая и аппаратно-независимая платформа ИИ Wayve интегрируется с глобальными OEM-партнёрами, обеспечивая непрерывную эволюцию программного обеспечения и открывая продвинутые уровни автоматизации от L2+ до L4 по мере масштабирования нашей основной модели ИИ. В гонке, всё больше определяемой интеллектом и обучением в реальном мире, Wayve выбирает уникальный подход, создавая обобщаемый интеллект вождения, который может управлять любым транспортным средством в любом месте. Объединяя воплощённый ИИ с масштабируемым развертыванием, мы создаём технологию, которую можно адаптировать под каждый бренд OEM и опыт водителя, ускоряя переход к более безопасному, более интеллектуальному будущему мобильности.

Как мы работаем 💻 — Локации и гибкий график:

Наши основные центры находятся в Лондоне, Саннивейле, Йокогаме, Херцлии, Ванкувере и Леонберге. Мы используем гибридную модель работы, которая сочетает личное сотрудничество в наших офисах с сосредоточенным временем работы удалённо. Это даёт нашим командам связь и энергию совместной работы, а также гибкость выполнять свою работу наилучшим образом, учитывая их образ жизни.

🔍 Процесс собеседования:

Наш процесс прозрачен и уважает ваше время:

• Первичный звонок / скрининг рекрутера [30 минут]

• Интервью по компетенциям [собеседование с менеджером по найму и интервью по прикладному машинному обучению; всего 2 часа]

• Глубокие технические интервью [программирование, проектирование систем и отладка PyTorch / интервью по техническому лидерству; всего 3 часа]

• Финальное интервью: соответствие миссии и ценностям [интервью с директором или вице-президентом; 45 минут].

Мы всегда объясним формат и подстроимся под ваше расписание.

Что вы получите (зависит от локации):

💰 Зарплаты ежегодно сравниваются с рынком
📈 Значимая доля в компании, участие в собственности и долгосрочном успехе Wayve
✈️ Поддержка при переезде и спонсорство визы, если применимо
✅ Гибридная работа, основные часы и возможность работать непосредственно в мастерских и лабораториях с транспортными средствами
📚 Бюджеты на обучение и развитие с поддержкой тренингов, конференций и роста
🩺 Комплексные льготы, включая медицинскую страховку, стоматологию, расширенный декретный и отпуск по уходу за ребёнком, пенсионные программы, доступ к терапевтам, партнёрства по благополучию, командные мероприятия и многое другое

Краткое и честное замечание перед подачей заявки.

Wayve — это не зрелая, полностью структурированная компания с уже написанной инструкцией. Многое в нашей работе ещё формируется, и если вы присоединитесь, вы поможете её создавать. Это подходит людям, которые хотят настоящей ответственности, а не тем, кто нуждается в устоявшейся структуре с первого дня.

Если это звучит как задача, которой вы хотите посвятить своё время, мы будем рады услышать вас.

В Wayve мы стремимся создать разнообразную, справедливую и уважительную культуру, которая включает всех на основе их уникальных навыков и взглядов, независимо от пола, расы, религии или убеждений, этнического или национального происхождения, инвалидности, возраста, гражданства, семейного, домашнего или гражданского партнёрства, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, статуса ветерана, беременности или связанных с ней состояний (включая грудное вскармливание) или любой другой основы, защищённой применимым законодательством.

Для получения дополнительной информации посетите Карьера в Wayve. Чтобы узнать больше о наших мотивах, посетите Ценности Wayve

ОТКАЗ ОТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ: Мы не будем спрашивать о браке или беременности, обязанностях по уходу или инвалидности ни в одном из наших объявлений о работе или на собеседованиях. Однако мы стремимся собирать информацию об обязанностях по уходу и инвалидности, а также другую информацию о разнообразии в рамках необязательной формы мониторинга DEI, чтобы помочь нам выявлять области для улучшения процесса найма и обеспечивать, чтобы процесс был инклюзивным и недискриминационным.