Senior Staff Machine Learning Engineer – Autonomous Driving Foundation Models

Название: Ведущий инженер по машинному обучению – фундаментальные модели автономного вождения Местоположение: Офис SV / Санта-Клара, Калифорния

XPENG – ведущая компания в области интеллектуальных технологий, находящаяся на переднем крае инноваций, интегрирующая передовые технологии искусственного интеллекта и автономного вождения в свои транспортные средства, включая электромобили (EV), электрические летательные аппараты с вертикальным взлетом и посадкой (eVTOL) и робототехнику. С сильным акцентом на интеллектуальную мобильность, XPENG стремится изменить будущее транспорта с помощью передовых исследований и разработок в области ИИ, машинного обучения и интеллектуальных коммуникаций.

Миссия: Мы создаем автономные транспортные средства следующего поколения уровня L4. Отходя от традиционных модульных стеков, мы разрабатываем крупномасштабные модели «зрение-язык-действие» (VLA) и модели мира для обработки бесконечного множества редких сценариев глобального вождения. В качестве ведущего инженера по машинному обучению вы будете руководить переходом от клонирования поведения к интеллектуальному принятию решений в режиме нулевого выстрела на различных мировых рынках.

Ключевые обязанности:

Архитектурное лидерство: Руководство проектированием комплексных архитектур VLA, связывающих мультимодальное восприятие с лингвистическим рассуждением высокого уровня и точной генерацией действий.

Разработка моделей мира: Руководство исследованиями и разработками в области генеративных моделей мира (латентная динамика) для создания высокоточных, управляемых симуляций вождения для замкнутого цикла обучения и оценки.

Эволюция политики: Применение продвинутого обучения с подкреплением (онлайн/офлайн) и имитационного обучения для усовершенствования политики вождения, с акцентом на долгосрочное планирование и сложные взаимодействия между несколькими агентами.

Масштабирование и стратегия данных: Определение законов масштабирования для фундаментальных моделей вождения, контроль над кураторством данных, автоматической маркировкой и пост-тренировкой в масштабе миллиардов параметров.

Глобальная обобщаемость: Руководство стратегией адаптации модели к зарубежным дорожным условиям, обеспечение надежной работы в условиях различных правил дорожного движения и культур вождения.

Квалификация:

5-8 лет опыта в области глубокого обучения со значительным послужным списком в VLM, VLA или Embodied AI.

Подтвержденный опыт обучения и развертывания фундаментальных моделей (Transformers, LLMs) в масштабе.

Глубокое понимание методов последовательного принятия решений, моделей мира или методов градиента политики.

Мастерское владение PyTorch и опыт распределенного обучения (DeepSpeed, Megatron и т. д.).

Мышление, ориентированное на продукт: Способность сбалансировать передовые исследования с детерминированными требованиями к производственным автомобилям уровня L4.

Что мы предлагаем:

Веселая, поддерживающая и увлекательная среда

Инфраструктура и вычислительные ресурсы для поддержки разработки/исследований ваших моделей машинного обучения.

Возможность работать над передовыми технологиями с лучшими специалистами в данной области.

Возможность внести значительный вклад в революцию транспорта путем развития автономного вождения

Конкурентоспособный компенсационный пакет

Закуски, обеды, ужины и развлекательные мероприятия

Базовый оклад для этой полной ставки составляет $244 140–$413 160, в дополнение к бонусам, акциям и льготам. Диапазон заработной платы определяется должностью, уровнем и местоположением. Диапазон, отображаемый в каждом объявлении о вакансии, отражает минимальную и максимальную целевую зарплату для нового сотрудника 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 категории, установленной федеральными или государственными нормами.