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Ingeniero de Aprendizaje Automático, Tiempo de Ejecución y Optimización de ML

$140,000-250,000/año

pony.ai

Fremont, CA, USA

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Descripción

Fundada en 2016 en el Valle del Silicio, Pony.ai se ha convertido rápidamente en un líder global en movilidad autónoma y es pionera en la expansión de tecnologías y servicios de movilidad autónoma en una huella cada vez mayor de sitios en todo el mundo. Con unidades de negocio de Robotaxi, Robotruck y vehículos de propiedad personal (POV), Pony.ai es un líder industrial en la comercialización de la conducción autónoma y está comprometida a desarrollar capacidades de conducción autónoma seguras a escala global. La posición líder de Pony.ai ha sido reconocida, con CNBC clasificando a Pony.ai en el número 10 en su lista CNBC Disruptor de las 50 empresas tecnológicas más innovadoras y disruptivas de 2022. En junio de 2023, Pony.ai fue reconocida en la lista inaugural XB100 de 2023 de XPRIZE y Bessemer Venture Partners como una de las 100 principales empresas privadas de tecnología profunda del mundo, ocupando el puesto número 12 a nivel mundial. A partir de agosto de 2023, Pony.ai ha acumulado casi 21 millones de millas de conducción autónoma a nivel global. Pony.ai salió a bolsa en NASDAQ en noviembre de 2024. Responsabilidades El equipo de Infraestructura de ML en Pony.ai ofrece un conjunto de herramientas para respaldar y automatizar el ciclo de vida del flujo de trabajo de IA, incluyendo desarrollo del modelo, evaluación, optimización, despliegue y monitoreo. Como Ingeniero de Aprendizaje Automático en Tiempo de Ejecución y Optimización de ML, desarrollarás tecnologías para acelerar el entrenamiento y las inferencias de los modelos de IA en sistemas de conducción autónoma. Esto incluye: Identificar aplicaciones clave para problemas actuales y futuros de conducción autónoma y realizar análisis y optimización detallados para garantizar el mejor rendimiento posible en arquitecturas de computación actuales y de próxima generación. Colaborar estrechamente con diversos grupos dentro de Pony.ai, tanto de hardware como de software, para optimizar y diseñar algoritmos paralelos fundamentales, así como influir en el diseño de la arquitectura de plataformas de cómputo de próxima generación y en la infraestructura de software. Aplicar técnicas de optimización de modelos y de aprendizaje profundo eficiente a modelos y bibliotecas optimizadas de operadores de ML. Trabajar en toda la pila del marco/compilador de ML (por ejemplo, Torch, CUDA y TensorRT) y en modelos de aprendizaje profundo eficientes a nivel de sistema. Requisitos Título universitario (Licenciatura/Maestría o Doctorado) en informática, ingeniería eléctrica o disciplina relacionada. Sólidas habilidades de programación en C/C++ o Python. Experiencia en optimización de modelos, cuantización u otras técnicas eficientes de aprendizaje profundo. Buen conocimiento del rendimiento del hardware, respecto al modelo de ejecución de CPU o GPU, hilos, registros, caché, equilibrio costo/rendimiento, etc. Experiencia en perfilado, pruebas de referencia y validación del rendimiento en arquitecturas de cómputo complejas. Experiencia en la optimización del uso de recursos de cómputo, identificación y resolución de cuellos de botella en el flujo de datos y cómputo. Sólidas habilidades de comunicación y capacidad para trabajar transversalmente entre equipos de software y hardware. Calificaciones Preferidas: Se prefieren uno o más de los siguientes campos Experiencia en programación paralela, idealmente CUDA, OpenCL o OpenACC. Experiencia en visión por computadora, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Amplios conocimientos sobre diseño de software, técnicas de programación y algoritmos. Buen conocimiento de marcos y bibliotecas comunes de aprendizaje profundo. Conocimientos profundos sobre rendimiento del sistema, optimización de GPU o compiladores de ML. Compensación y Beneficios Rango Salarial Base: $140,000 - $250,000 anuales La compensación puede variar fuera de este rango dependiendo de muchos factores, incluyendo las calificaciones, habilidades, competencias, experiencia y ubicación del candidato. El salario base es solo una parte de la Compensación Total, y este puesto puede ser elegible para bonos/incentivos y unidades de acciones restringidas. Además, ofrecemos los siguientes beneficios a empleados elegibles: Plan de Atención Médica (Médico, Dental y Visual) Plan de Jubilación (401k tradicional y Roth) Seguro de Vida (Básico, Voluntario y AD&D) Tiempo Libre Pagado (Vacaciones y Días Festivos) Licencia Familiar (Maternidad, Paternidad) Discapacidad a Corto y Largo Plazo Comida y Bocadillos Gratis

Fuentea:  workable Ver publicación original

Ubicación
Fremont, CA, USA
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workable

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Colaborar con ingenieros frontend y otros equipos para garantizar una integración perfecta. Seleccionar y utilizar las tecnologías de nube adecuadas (por ejemplo, AWS, Azure, OCI) para construir e implementar aplicaciones. Optimizar los sistemas backend en cuanto a rendimiento, escalabilidad y eficiencia de costos. Implementar medidas de seguridad robustas para garantizar la protección de datos e integridad de las aplicaciones. Desarrollar diversos tipos de software (por ejemplo, Windows/Linux/Caja de Hardware) con el mismo código basado en la arquitectura DDD. Escribir código limpio, mantenible y bien documentado. Automatizar el aprovisionamiento y despliegue de infraestructura utilizando herramientas como pipelines CI/CD. Solucionar y depurar problemas complejos del backend. Participar en revisiones de código y revisiones de diseño relacionadas con los módulos por los que seas responsable. Mantenerte actualizado sobre las últimas tecnologías de nube y mejores prácticas. Requisitos Título universitario en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software o campo relacionado. 2 o más años de experiencia en desarrollo de software backend en la nube. Experiencia demostrada en el diseño y construcción de aplicaciones basadas en la nube escalables, confiables y seguras. Alto dominio de lenguajes de programación backend como Java y frameworks como SpringBoot, Service Mesh. Alto dominio de JVM, programación multihilo y habilidades de optimización de rendimiento. Experiencia con una plataforma de nube específica (AWS, Azure, OCI). Experiencia con bases de datos basadas en la nube (por ejemplo, bases de datos NoSQL como MongoDB, bases de datos relacionales). Experiencia con middleware distribuido (por ejemplo, colas de mensajes, centro de configuración). Experiencia con tecnologías de contenerización (por ejemplo, Docker, Kubernetes). Conocimientos profundos de tecnologías backend (por ejemplo, APIs, colas de mensajes). 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