Latitude AI строит будущее автономного вождения Ford, чтобы сделать путешествия более безопасными, менее напряженными и более приятными для всех. Масштабируя это видение, наша полностью разработанная собственными силами платформа ADAS без рук дебютирует на совершенно новом Ford Fathom в 2027 году.
Присоединившись к команде Latitude, вы будете работать с ведущими экспертами в области машинного обучения и робототехники, облачных платформ, картографии, сенсорных и вычислительных систем, эксплуатационных испытаний, системной и охранной инженерии — все они нацелены на переосмысление взаимоотношений между людьми и их транспортными средствами для миллионов клиентов.
Являясь дочерней компанией Ford Motor Company, мы работаем независимо, разрабатывая технологии автономного вождения со скоростью технологического стартапа. Штаб-квартира Latitude находится в Питтсбурге, а инженерные центры — в Дирборне, штат Мичиган, и Пало-Альто, Калифорния.
Познакомьтесь с командой:
Команда Performance Prediction создает конвейеры данных, инфраструктуру машинного обучения и системы оценки, которые помогают нам понять, как поведение автономного вождения развивается от одного выпуска программного обеспечения к следующему. Наше программное обеспечение превращает крупномасштабные данные о вождении в четкие, надежные сведения, которые помогают командам Latitude уверенно двигаться вперед.
Наша работа охватывает полный жизненный цикл ML, начиная с данных. Мы курируем высококачественные наборы данных для обучения и оценки из реальных и симулированных данных вождения, находим интересные и репрезентативные сценарии, маркируем их в масштабе и организуем в многоразовые, хорошо документированные коллекции. Мы превращаем эти данные в сведения, помогая инженерам понять, как система ведет себя в широком спектре дорожных ситуаций и где открываются новые возможности. Мы обучаем и выпускаем ряд обученных моделей, от компактных классических моделей до современных подходов глубокого обучения, а также создаем метрики, инструменты отслеживания экспериментов и инструменты, которые инженеры по автономному вождению используют каждый день.
Эта роль отлично подходит для инженера-программиста, который любит создавать надежные, хорошо протестированные системы на Python и гордится получением результатов ML, которым люди могут доверять. Ежедневная работа представляет собой сочетание инфраструктуры данных и ML, разработки и оценки моделей, а также внутренних инструментов, используемых партнерскими командами.
Что вы будете делать:
- Курировать наборы данных. Создавать конвейеры, которые обнаруживают, маркируют и организуют сценарии вождения из реальных и симулированных данных в сбалансированные, высококачественные наборы для обучения и оценки.
- Создавать конвейеры данных. Разрабатывать и поддерживать масштабируемые, воспроизводимые конвейеры данных с версионированием, происхождением данных, хорошо спроектированными разделениями для обучения/валидации/отбора, а также четкими контрактами данных.
- Превращать данные в сведения. Исследовать состав наборов данных, охват и качество меток; характеризовать эволюцию поведения между выпусками и типами сценариев; а также делиться выводами, которые помогают формировать приоритеты в области моделей, наборов данных и автономного вождения.
- Масштабировать ML-инфраструктуру. Создавать конвейеры обучения, инференса и оценки, которые плавно работают в масштабе, с надежной загрузкой данных, контрольными точками и отслеживанием экспериментов.
- Разрабатывать и выпускать модели. Обучать, настраивать и вводить в эксплуатацию обученные модели, от классических подходов до глубокого обучения, и интегрировать их в конвейеры автоматизированной аналитики.
- Владеть метриками. Определять, внедрять и валидировать метрики моделей и выпусков, такие как точность (precision), полнота (recall), F1, ROC AUC, качество калибровки и специфические для задач метрики, с высокой статистической строгостью.
- Проводить вдумчивые эксперименты. Настраивать базовые уровни, абляционные исследования, перекрестную проверку и сравнения на основе отбора; количественно оценивать неопределенность; и сообщать о результатах, которые помогают команде принимать уверенные решения.
- Создавать инструменты, которые любят инженеры. Разрабатывать панели мониторинга и сервисы, которые облегчают сравнение версий программного обеспечения, изучение результатов на уровне сценариев, визуализацию выходных данных моделей и сбор обратной связи от рецензентов.
- Повышать инженерный уровень. Разрабатывать чистые интерфейсы между слоями данных, моделирования и продукта; отстаивать тестирование, проверку типов, обзор кода и быстрые, надежные CI.
- Сотрудничать в области автономного вождения. Взаимодействовать с командами по автономному вождению, симуляции, данным и инфраструктуре, чтобы воплощать идеи от прототипа до производства.
Что вам понадобится для успеха:
- Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, электротехники, робототехники или смежной области и 4+ года соответствующего опыта работы в отрасли (или степень магистра и 2+ года соответствующего опыта).
- Сильные навыки разработки программного обеспечения на Python, включая проектирование модульных, поддерживаемых, хорошо протестированных систем в общей кодовой базе.
- Опыт построения комплексных ML-систем, от конвейеров данных и курирования наборов данных до обучения, оценки и эксплуатации, с использованием таких инструментов, как SQL, pandas, PyTorch или scikit-learn.
- Опыт проектирования масштабируемой ML-инфраструктуры, такой как конвейеры обучения и оценки, отслеживание экспериментов, обслуживание моделей или распределенные задания.
- Прочная основа в области статистики и проектирования экспериментов, включая выбор стратегий оценки, метрик и порогов, которые поддерживают принятие реальных решений.
- Четкая коммуникация и способность эффективно работать в командах разработчиков программного обеспечения, ML и автономного вождения.
Желательно:
- Опыт работы с вероятностным прогнозированием, последовательными или графовыми моделями, а также с классическими методами, такими как градиентный бустинг.
- Опыт калибровки, оценки неопределенности, абляционных исследований, анализа ошибок или сравнения версий.
- Опыт работы с ориентированным на данные ML, таким как активное обучение, автоматическая маркировка, поиск на основе вложений или версионирование наборов данных.
- Опыт работы с инструментами оркестрации, экспериментирования и внутренними инструментами, такими как Dagster, Airflow, Ray, Weights & Biases, Dash или Streamlit.
- Опыт работы с Bazel или другими крупномасштабными системами сборки.
- Опыт работы в области автономного вождения или робототехники приветствуется, но не обязателен.
Что мы предлагаем вам:
- Конкурентоспособные пакеты вознаграждения
- Высококачественное индивидуальное и семейное медицинское, стоматологическое и офтальмологическое страхование
- Медицинский сберегательный счет с возможностью софинансирования работодателем
- Пенсионный план 401(k) с софинансированием работодателем и немедленным переходом прав собственности
- Групповое страхование жизни за счет работодателя и возможность выбора добровольного страхования жизни
- Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком и программа поддержки усыновления/суррогатного материнства
- Оплачиваемый медицинский отпуск
- Неограниченный отпуск и 15 оплачиваемых праздников
- Ежедневные обеды, закуски и напитки во всех офисах
- До-налоговые сберегательные счета для расходов на здравоохранение и уход за иждивенцами
- До-налоговые льготы на проезд
- Ежемесячный стипендиальный фонд на оздоровление
- Программа резервного ухода за детьми и пожилыми людьми
- Компенсация расходов на профессиональное развитие
- Программа помощи сотрудникам
- Скидочные программы, включающие юридические услуги, защиту от кражи личных данных, страхование домашних животных и многое другое
- Мероприятия компании и команды: группы поддержки сотрудников, ежеквартальный стипендиальный фонд для командных мероприятий и инициативы по оздоровлению
Узнайте больше о команде, миссии и карьерных возможностях Latitude на lat.ai!
Ожидаемый диапазон базовой заработной платы для этой штатной должности в Калифорнии составляет $179 200 - $268 800 USD. Фактическая начальная оплата будет зависеть от факторов, связанных с работой, включая точное местоположение, опыт, соответствующее обучение и образование, а также уровень квалификации. Сотрудники Latitude также имеют право на участие в ежегодных бонусных программах Latitude, вознаграждении в виде акционерного капитала и щедрой программе льгот Компании, при условии соблюдения требований к соответствию.
Кандидаты на должности в Latitude AI должны иметь законное право на постоянную работу в Соединенных Штатах. Проверка соответствия требованиям к трудоустройству будет проводиться при найме. Для этой должности доступно спонсорство визы.
Мы являемся работодателем с равными возможностями, приверженным культурно разнообразному кадровому составу. Все квалифицированные кандидаты получат рассмотрение на предмет трудоустройства независимо от расы, религии, цвета кожи, возраста, пола, национального происхождения, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, инвалидности или статуса ветерана, охраняемого законом.
