Principal Engineer, Team Lead - Behaviors

О позиции

Вы будете работать в команде Behaviors (Prediction and ML Planner) на переднем крае разработки автопилотов. Наша миссия — сделать самоуправляемые автомобили реальностью и создать положительное социальное влияние. Вы возглавите команду инженеров, которые разрабатывают ML-модели, обучающиеся тому, как разные агенты navigate сложную реальную дорожную обстановку. Эти модели определяют поведение нашего беспилотного автомобиля и предсказывают поведение других участников движения.

Будет плюсом

• Опыт с embedded systems и real-time optimization, особенно в индустрии autonomous driving
• Опыт работы с state of art generative AI и/или reinforcement learning paradigm
• Подтверждённый трек публикаций в релевантных конференциях (CVPR, ICML, NeurIPS, ICCV, ICLR)
• Сильные programming skills в C++ и/или CUDA programming

Условия

• Конкурентоспособная зарплата $240,000—$330,000 USD плюс бонусы
• Пакет льгот شامل медицинское страхование, dental, vision, 401k с match компании
• Здоровые счета здоровья (HSA), life insurance, pet insurance
• Возможность работать с передовыми технологиями уровня 4 autonomous driving
• Международный коллектив innovators, dreamers и doers
• Корпоративная культура focused on diversity, inclusion и value каждого сотрудника

Навыки

• Python
• PyTorch
• TensorFlow
• Deep Learning
• Machine Learning
• Reinforcement Learning
• Generative AI
• C++
• CUDA
• Motion Planning
• Autonomous Vehicles
• Software Engineering
• Team Leadership
• Production Deployment
• Embedded Systems
• Real-time Optimization

Могут спросить на собеседовании

1. Как вы обеспечиваете баланс между скоростью разработки и надёжностью ML-моделей в production?
2. Опишите случай, когда вам пришлось принять трудное инженерное решение в рамках автономного проекта
3. Как вы подходите к менторству и развитию младших инженеров в своей команде?
4. Какие метрики вы используете для оценки качества моделей предсказания поведения агентов?
5. Опишите ваш опыт работы с распределёнными системами и масштабируемостью ML-пайплайнов