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Senior / Staff Software Engineer, ML Datasets & Data Pipelines
Waabi · 📍 Toronto, ON · 🕒 vor 11 Tagen
📊 Lead
W
Research Scientist, Simulation Agents
Auf einen Blick
Entwickle Simulations-Agenten und Szenariogenerierung für autonome Fahrzeuge mittels Imitation und Reinforcement Learning mit Publikationen in Top-ML/Robotik-Konferenzen.
💰 $158.000–269.000/Jahr
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ Worldwide
- Masters/PhD in Machine Learning/Informatik/Engineering
- Publikationen in Top-Konferenzen-Requirement
- Imitation und/oder Reinforcement Learning Background
- PyTorch, TensorFlow oder Jax Beherrschung
Imitation Learning
Reinforcement Learning
PyTorch
TensorFlow
Simulation Agents
Angegeben: $158.000–269.000/Jahr · Marktschätzung: ~$158.000–269.000/Jahr.
✅ Geeignet für
- Research Scientists mit Imitation/RL-Expertise
- PhD-Kandidaten mit Top-Konferenz-Publikationen
- Personen mit Self-Driving oder Traffic-Simulation-Erfahrung
🚫 Weniger geeignet
- Anfänger ohne Top-Konferenz-Publikationen
- Personen ohne Machine-Learning-Forschungshintergrund
- Personen ohne Imitation/Reinforcement Learning Expertise
💡 Gut zu wissen
- Dies ist eine hochgradig forschungsintensive Rolle
- Top-Konferenz-Publikationen sind harte Anforderung
- Simulation Agents sind zentral zu Waabi World Plattform
- Equity-Awards und Performance-Bonus sind Teil der Kompensation
Über das Unternehmen
Waabi ist Führungsunternehmen in Physical AI für autonome Fahrzeuge. Das Behaviors-Team entwickelt Simulation-Agenten und Szenariogenerierungs-Algorithmen für Waabi World, die Simulations-Plattform.
Deine Aufgaben
- Verfolge eine Forschungsagenda zur Entwicklung realistischer und steuerbarer Simulations-Agenten
- Vorantreibung des State-of-the-Art in Imitation Learning, Reinforcement Learning, Generative Models, Foundation Models, Planning und Search
- Zusammenarbeit mit Simulations-, Autonomie- und Sicherheitsteams zur Definition hochwirksamer Forschungsprobleme
- Mentoring von Junior Scientists und Interns
- Veröffentlichung von High-Impact-Forschung an Top-Konferenzen in Machine Learning oder Robotics
Deine Voraussetzungen
- Masters/PhD in Machine Learning, Informatik, Ingenieurwesen oder verwandtem Feld
- Starker Hintergrund in Imitation Learning und/oder Reinforcement Learning
- Publikationen in Top-Tier-Konferenzen oder Journals zu Machine Learning oder Robotics
- Beherrschung von modernen ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, Jax)
- Erfahrung mit Self-Driving, Traffic Simulation oder verwandtem Feld bevorzugt
- Nachgewiesene Fähigkeit, Forschung von Prototype zu Produktionssystemen zu führen
- Starke Software-Engineering-Fähigkeiten und Erfahrung mit Large-Scale-Training oder Simulation