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

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