Principal Deep Learning Engineer – End-To-End Autonomous Driving

🕒 il y a 2 mois

🏄 California – Distant

🏄 California – Remote

💵 $272 000 - $431 250 / an

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🧑‍💻 Développeur Full-Stack

🦅 Parrain de Visa H1B

Cette entreprise a parrainé des visas H1B par le passé.

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NVIDIA

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Fondée en 1993

🤖 Intelligence artificielle

🎮 Jeux vidéo

Artificial Intelligence • Gaming • Automotive

NVIDIA est une entreprise technologique de premier plan, spécialisée dans le calcul accéléré et l’intelligence artificielle (IA). NVIDIA est à l’avant‑garde des avancées en GPU (processeurs graphiques), cloud computing, centres de données et réalité virtuelle, avec un accent particulier sur les secteurs du gaming, de l’automobile, de la santé et de la robotique. Ses innovations, telles que NVIDIA Omniverse, transforment les processus numériques traditionnels en permettant des simulations haute fidélité et des tâches de rendu de pointe. Ses applications couvrent de nombreux secteurs, des véhicules autonomes avec NVIDIA DRIVE aux solutions de santé avec NVIDIA Clara, ainsi que des analyses et workflows pilotés par l’IA.

Description

• Design and train innovative large-scale models—including generative, imitation, and reinforcement learning—to improve the planning and reasoning capabilities of our driving systems. • Build, pre-train, and fine-tune LLM/VLM/VLA systems for deployment in real-world autonomous driving and robotics applications. • Explore novel data generation and collection strategies to improve diversity and quality of training datasets. • Collaborate with cross-functional teams to deploy AI models in production environments, ensuring performance, safety, and reliability standards are met. • Integrate machine learning models directly with vehicle firmware to deliver production-quality, safety-critical software.

🎯 Exigences

• Hands-on experience building LLMs, VLMs, or VLAs from scratch or a proven track record as a top-tier coder passionate about autonomous systems. • Deep understanding of modern deep learning architectures and optimization techniques. • Proven record of deploying production-grade ML models for self-driving, robotics, or related fields at scale. • Strong programming skills in Python and proficiency with major deep learning frameworks. • Familiarity with C++ for model deployment and integration in safety-critical systems. • Master's degree (or equivalent experience) with 13+ years of work experience in AV or related field or PhD with 11 years of work experience in AV or related field.

🏖️ Avantages

• equity • benefits