Senior Machine Learning Engineer - Foundation Model

Заголовок: Старший инженер по машинному обучению — базовая модель Местоположение: Офис SV / Санта-Клара, Калифорния

XPENG — ведущая компания в области интеллектуальных технологий, находящаяся на переднем крае инноваций и интегрирующая передовые технологии искусственного интеллекта и автономного вождения в свои транспортные средства, включая электромобили (EV), летательные аппараты с электрическим вертикальным взлетом и посадкой (eVTOL) и робототехнику. С акцентом на интеллектуальную мобильность XPENG стремится изменить будущее транспорта посредством передовых исследований и разработок в области искусственного интеллекта, машинного обучения и интеллектуальной связи. Мы ищем штатного инженера по машинному обучению / научного сотрудника для разработки и совершенствования алгоритмов будущей модели XPENG «Зрение-Язык-Действие» (VLA) — основного «мозга», который обеспечивает работу наших сквозных систем автономного вождения. Вы будете тесно сотрудничать с исследователями мирового класса, инженерами по восприятию и планированию, а также экспертами по инфраструктуре для проектирования, обучения и развертывания крупномасштабных мультимодальных моделей, объединяющих зрение, язык и управление. Ваша работа напрямую повлияет на развитие интеллекта, который обеспечит будущие продукты XPENG L3/L4 для автономного вождения. Ключевые обязанности Проектирование и реализация крупномасштабных мультимодальных архитектур (например, трансформеров «зрение–язык–действие») для сквозного автономного вождения. Разработка стратегий предварительного обучения и тонкой настройки с использованием огромных массивов маркированных и немаркированных данных парка автомобилей (изображения, видео, LiDAR, CAN bus, карты, поведение водителей и т. д.). Исследование и интеграция кросс-модального выравнивания (например, визуального заземления, временного рассуждения, дистилляции политики, имитационного и подкрепляющего обучения) для повышения интерпретируемости моделей и качества действий. Сотрудничество с инженерами по инфраструктуре для масштабирования обучения на тысячи ГП с использованием распределенных фреймворков обучения (FSDP, DDP и т. д.). Проведение систематических абляционных исследований, оценки и визуализации поведения моделей при выполнении задач восприятия, рассуждения и планирования. Участие в оптимизации развертывания моделей, включая квантование, экспорт и компромиссы между задержкой и точностью для бортового выполнения. Минимальные требования Степень магистра или выше в области компьютерных наук, электротехники / компьютерной инженерии или смежной области с опытом работы более 3 лет в области исследований глубокого обучения или продуктовизации. Высокий уровень владения PyTorch и современными моделями на основе трансформеров. Опыт крупномасштабного предварительного обучения или мультимодального моделирования (зрение, язык или планирование). Глубокое понимание методов обучения представлений, временного моделирования и самообучающихся или подкрепляющих методов обучения. Знакомство с распределенным обучением (DDP, FSDP) и оптимизацией больших пакетов. Предпочтительные квалификации Степень доктора философии в области CS/CE/EE или смежной области, с опытом работы в соответствующей отрасли более 1 года. Публикации на ведущих конференциях по ИИ (CVPR, ICCV, NeurIPS, ICLR, ICML, ECCV). Предыдущий опыт создания базовых моделей или сквозных моделей вождения, или архитектур LLM /VLM (например, ViT, Flamingo, BEVFormer, RT-2 или политики в стиле GRPO). Знакомство с RLHF/DPO/GRPO, прогнозированием траекторий или обучением политик для задач управления. Подтвержденная способность к кросс-функциональному сотрудничеству с командами по инфраструктуре, восприятию и планированию для создания готовых к производству моделей. Что мы предлагаем: Совместная, ориентированная на исследования среда с доступом к огромным реальным данным и вычислительным мощностям промышленных масштабов. Возможность работать с ведущими исследователями и инженерами, продвигающими границы фундаментальных моделей для автономного вождения. Прямое влияние на следующее поколение систем интеллектуальной мобильности. Возможность внести значительный вклад в революцию в области транспорта путем развития автономного вождения. Конкурентоспособный компенсационный пакет. Закуски, обеды, ужины и развлекательные мероприятия. Базовый диапазон заработной платы для этой штатной должности составляет $174 720 - $295 680, в дополнение к бонусам, акциям и льготам. Наши диапазоны заработной платы определяются должностью, уровнем и местоположением. Диапазон, указанный в каждом объявлении о вакансии, отражает минимальный и максимальный целевой показатель для новых сотрудников на данной должности во всех местах в США. В пределах диапазона индивидуальная оплата определяется местом работы и дополнительными факторами, включая связанные с работой навыки, опыт и соответствующее образование или обучение. Мы являемся работодателем, предоставляющим равные возможности. Наша политика заключается в предоставлении равных возможностей трудоустройства всем квалифицированным лицам независимо от расы, возраста, цвета кожи, пола, сексуальной ориентации, религии, национального происхождения, инвалидности, статуса ветерана или семейного положения или любой другой установленной категории, изложенной в федеральных или государственных нормативных актах.