Używamy techniczne pliki cookie i statystyki odwiedzin: Yandex Metrica i zanonimizowany dziennik odwiedzin Zorky. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Oferty i strony firm są dostępne dla wszystkich; linki do ogłoszeń i osobiste zestawienie ofert — po rejestracji. Zarejestruj się →
ZorkyZorky
Lokalizacja
Gdzie szukasz pracy?
Polski
@termdocs
← Wszystkie oferty

Machine Learning Engineer, Driving Foundation Models

212 500 USD · okres nie podanySunnyvale, United States, US →6 dn. temu
Analityka rynku
📊 AI / ML / Data Science: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
awsazurec++clouddockergogolanggoogle cloudkubernetespythonpytorchtensorflow
Szczegóły
Przy aplikacji
zadanie testowe
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis
We are looking for the best About Us 42dot is a mobility AI company committed to solving mobility challenges with software and AI. As the Global Software Center of Hyundai Motor Group, 42dot pioneers the future of mobility by advancing the development of software-defined vehicles. We develop safety-first, user-centric software-defined vehicle technologies that deliver the latest performance through continuous updates like smartphones. By advancing software and AI technology, 42dot envisions a world where everything is connected and moves autonomously through a self-managing urban transportation operating system. About the Role Develop driving and physical AI foundation models. Support Aria VLA model development. Responsibilities Data Curation & Pretraining: Design and manage massive, multi-terabyte datasets, including data scraping, filtering, deduplication, tokenization, and synthetic data generation. Distributed Model Training: Scale training across massive GPU/TPU clusters using parallel processing, custom data loaders, and framework optimization (PyTorch, JAX, or TensorFlow). Post-Training & Alignment: Implement instruction tuning, Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), or direct preference optimization to align models with safety and behavior goals. Inference & Optimization: Compress and optimize models (quantization, pruning, speculative decoding) to run at low latency on cloud infrastructure or edge hardware like smartphones and robotics. Evaluation & Guard
Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Pilne pytanie? Napisz @termdocs