Senior Machine Learning Engineer - AI Foundation

Название: Старший инженер по машинному обучению — AI Foundation 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), электросамолеты с вертикальным взлетом и посадкой (eVTOL) и робототехнику. С уделением особого внимания интеллектуальной мобильности XPENG стремится изменить будущее транспорта посредством передовых исследований и разработок в области искусственного интеллекта, машинного обучения и интеллектуальной связи.

Мы ищем старшего инженера по машинному обучению — AI Foundation на полную ставку, обладающего глубокими знаниями и сильным энтузиазмом в области создания современной инфраструктуры ML для обучения очень больших фундаментальных моделей и ускорения обучения/вывода моделей.

Наша миссия — решить проблему автономного вождения. Вы будете работать с командой талантливых инженеров-программистов, инженеров по машинному обучению и научных сотрудников, чтобы расширить границы современных моделей машинного обучения, которые позволят создать решение нового поколения сквозных систем для автономного вождения.

Обязанности:

• Разработка и внедрение конвейера обучающих данных, который передает данные из сотен петабайт маркированных и немаркированных данных с парка из более чем миллиона автомобилей.
• Внедрение фреймворка обучения для всех физических фундаментальных моделей ИИ в XPeng, включая VLA 2.0, XWorld, Robotics.
• Ускорение обучения с помощью современных параллельных методов, например, FSDP, Expert Parallel, Context Parallel и типов данных.
• Ускорение вывода моделей в облаке для замкнутого моделирования, обучения с подкреплением и корпоративных приложений LLM/VLM.

Минимальные требования к навыкам:

• Степень магистра в области CS/CE/EE или эквивалентный опыт работы в отрасли.
• Глубокие знания PyTorch.
• Знание фреймворка вывода моделей (например, vLLM, SGLang).
• Глубокие знания архитектуры трансформеров и способов ускорения обучения и вывода моделей трансформеров.
• Опыт выполнения распределенного обучения моделей в больших масштабах.
• Опыт профилирования моделей и проведения аналитической работы для повышения скорости обучения и вывода моделей.

Предпочтительные требования к навыкам:

• Предыдущий опыт работы в индустрии автономного вождения.
• Опыт работы с языком CUDA для написания пользовательских операций.
• Опыт работы с системами периферийных вычислений (edge computing).
• Знание фреймворков распределенных вычислений, таких как Ray.
• Опыт эффективного решения сложных проблем в сотрудничестве с большими командами.

Что мы предлагаем:

• Дружелюбная, поддерживающая и стимулирующая среда.
• Инфраструктура и вычислительные ресурсы для поддержки вашей работы.
• Возможность работать над передовыми технологиями с лучшими специалистами в данной области.
• Возможность внести значительный вклад в революцию в сфере транспорта путем развития автономного вождения.
• Конкурентный компенсационный пакет.
• Закуски, обеды, ужины и развлекательные мероприятия.

Базовый диапазон заработной платы для этой позиции на полную ставку составляет $174,720–$295,680, в дополнение к бонусам, акциям и льготам. Наши диапазоны заработной платы определяются должностью, уровнем и местоположением. Диапазон, отображаемый в каждом объявлении о вакансии, отражает минимальный и максимальный целевой показатель для новых сотрудников на данной должности по всем местоположениям в США. В пределах диапазона индивидуальная оплата определяется местоположением 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 соответствующим требованиям лицам независимо от расы, возраста, цвета кожи, пола, сексуальной ориентации, религии, национального происхождения, инвалидности, статуса ветерана или семейного положения или любой другой предписанной категории, указанной в федеральных или государственных постановлениях.