Вакансия из Telegram канала - Название доступно после авторизации
Пожаловаться
Зарплата и рынок
Выше рынка
$311к-512к/год
$210к$250кмедиана$400к
По похожим ролям (48) ~ $250к/год
На СНГ рынке: $4.7к/мес ($3.6к - $5.6к)
91
Крутая вакансия
развернуть
Здесь чётко очерчена работа на стыке исследований и внедрения, высокая зарплата и разработка генеративных моделей мира для автономного вождения - сильная возможность в быстроразвивающейся сфере ИИ.
Кликните для подробной информации
Выше рынкаПередовой ИИПонятные задачиГибкий график
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
TL;DR
Applied Scientist Machine Learning Engineer Gaia (AI) (Generative World Models and Autonomous Driving): Develop efficient generative world models and planners for closed-loop driving simulation with an accent on real-time rollouts, controllable scene editing, and sim-to-real evaluation. Focus on optimizing latent compression and inference latency, defining long-horizon fidelity metrics, integrating models into reinforcement-learning pipelines, and mentoring junior researchers.
Applied Scientist Machine Learning Engineer Gaia
Company
Wayve
Conditions
6 days agoSalary: 311K - 512K
Skills
About the Role
You will develop efficient generative world models and planners for closed-loop driving simulation. You will optimize inference performance, define fidelity and coherence metrics, run experiments, integrate models into training and evaluation, measure sim-to-real performance, and mentor junior researchers.
Requirements
4+ years of machine learning research or engineering experience focused on generative video or world models
Knowledge of diffusion and latent-video models
Experience improving sampling efficiency or model throughput
Experience with high-dimensional temporal or spatiotemporal data
Python and PyTorch engineering skills
Experience building research-grade production tools
Publication record or contributions to open-source machine-learning tooling
Responsibilities
Develop efficient generative world models with real-time rollouts and controllable scene editing
Architect interactive world models for reinforcement learning, planning, and safety evaluation
Optimize latent compression, context pruning, and inference latency
Define metrics for long-horizon coherence, physics fidelity, and planner integration
Run ablation and scaling studies
Integrate models into closed-loop training and evaluation
Measure sim-to-real gaps against on-road driving-model results
Mentor junior researchers and shape technical roadmaps
Benefits
Hybrid working
Core working hours with schedule flexibility
Показать контакты
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →
Текст вакансии взят без изменений
Источник - Telegram канал. Название доступно после авторизации