Machine Learning Engineer, Foundation Models Evaluation

remote-job.net Job-Zusammenfassung:

💶 Gehalt:	156.400—198.720
⏰ Wöchentliche Arbeitszeit:	Vollzeit
🔍 Empfohlene Erfahrung:	Senior
🎓 Empfohlene Ausbildung:	Master in Informatik, Maschinellem Lernen, Robotik oder vergleichbar
📋 Hauptaufgaben:	Forschung und Entwicklung neuartiger Evaluationsmethoden für verkörperte KI-Agenten Definition von Benchmarks und Steuerung der Modellentwicklung Implementierung und Skalierung großer Daten- und Evaluationspipelines für Produktion
✅ Hauptvoraussetzungen:	Masterabschluss (oder gleichwertige Erfahrung) in einem relevanten technischen Fach Hohe Python-Kompetenz und Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks Praktische Erfahrung in Forschung/Industrie zur Evaluation von ML-Modellen
🏭 Branche:	Autonomes Fahren

Über das Unternehmen

Waymo ist ein Unternehmen für autonome Fahrtechnologie mit der Mission, der weltweit vertrauenswürdigste Fahrer zu sein. Seit dem Start als Google Self-Driving Car Project im Jahr 2009 entwickelt Waymo den Waymo Driver, um Mobilität zugänglicher zu machen und Verkehrstote zu reduzieren. Der Waymo Driver treibt Waymos vollständig autonome Ride-Hail-Dienste an und lässt sich auf verschiedene Fahrzeugplattformen und Einsatzfälle anwenden.

Das AI Foundations Team von Waymo entwickelt Machine-Learning-Lösungen für offene Probleme im autonomen Fahren, mit dem Ziel, Waymo-Fahrzeuge sicher in vielen Städten und unter allen Fahrbedingungen zu betreiben. Zu den aktuellen Schwerpunkten gehören Reinforcement Learning, Learning from Demonstration, generatives Modellieren, Bayessche Inferenz, hierarchisches Lernen und robuste Evaluation.

Diese Rolle folgt einem hybriden Arbeitsmodell und berichtet an einen Senior Research Scientist.

Aufgaben

• Entwicklung und Erweiterung fortschrittlicher Forschung in Robotik und Machine Learning zur Bewertung von Qualität, Sicherheit und Realitätsnähe verkörperter KI-Agenten
• Kooperation innerhalb und zwischen Organisationen, um innovative Technologien in Produktion zu überführen
• Arbeit mit verschiedenen modernen Foundation Models und Definition von Evaluationsmethoden und Benchmarks
• Vorantreiben der Modellentwicklung durch Festlegung von Evaluationen und Benchmarks
• Implementierung und Erweiterung großskaliger Daten- und Evaluationspipelines

Voraussetzungen

• Masterabschluss in Informatik, Machine Learning, Robotik oder einem ähnlichen technischen Fachgebiet oder gleichwertige praktische Erfahrung
• Gute Kenntnisse in Python
• Vertrautheit mit mindestens einem modernen Deep-Learning-Framework (z. B. PyTorch, JAX, TensorFlow)
• Erfahrung in Forschung oder Industrie bei der Entwicklung von Methoden zur Evaluation von ML-Modellen
• Bevorzugt: starke Software-Engineering-Fähigkeiten (Design und Implementierung verteilter Pipelines), Veröffentlichungen oder Open-Source-Beiträge, C++-Kenntnisse und Erfahrung in AV-Planung sowie Datenlabeling/ Kuratierung für ML

Benefits

• Hybrides Arbeitsmodell (teilweise vor Ort, teilw. remote, je nach Standort)
• Jährlicher diskretionärer Bonus
• Aktienbeteiligungsprogramme (Equity Incentive Plan)
• Umfangreiche Unternehmens-Benefits
• Zugänglicher Einstellungsprozess und Chancengleichheit