Data Engineer

Über uns

Wayve ist der führende Entwickler von Embodied AI-Technologie. Unsere fortschrittliche KI-Software und Basis-Modelle ermöglichen es Fahrzeugen, komplexe Umgebungen zu erkennen, zu verstehen und zu navigieren, wodurch die Benutzerfreundlichkeit und Sicherheit automatisierter Fahrsysteme verbessert wird. Unsere Vision ist es, Autonomie zu schaffen, die die Welt voranbringt. Unsere intelligenten, kartelosen und hardwareunabhängigen KI-Produkte sind für Automobilhersteller konzipiert und beschleunigen den Übergang von assistiertem zu automatisiertem Fahren. In unserer schnelllebigen Umgebung motivieren uns große Probleme – wir umarmen die Unsicherheit und stellen uns komplexen Herausforderungen, um bahnbrechende Lösungen zu finden. Wir streben nach Höchstleistungen und bleiben bescheiden in unserem Streben nach Exzellenz, indem wir ständig lernen und uns weiterentwickeln, während wir den Weg für eine intelligentere, sicherere Zukunft ebnen. Bei Wayve zählen Ihre Beiträge. Wir schätzen Vielfalt, begrüßen neue Perspektiven und fördern ein inklusives Arbeitsumfeld; wir unterstützen uns gegenseitig, um Wirkung zu erzielen.

Die Rolle

Als Data Engineer im Machine Learning-Team der Anwendungssoftware werden Sie zu wichtigen Initiativen beitragen, die die Grenzen des modellbasierten autonomen Fahrens erweitern – sowohl in Bezug auf die Kernfahrleistung als auch auf die funktionale Intelligenz wie Personalisierung, Komfort und Zusammenarbeit. Sie werden skalierbare Datenpipelines entwerfen und bereitstellen, die große Mengen an Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen in strukturierte, zuverlässige und modellbereite Datensätze umwandeln. Ihre Arbeit umfasst Datenaufnahme, Datenqualitätsprüfung, Transformation, Kuratierung, Bewertung und ML-Unterstützung. Sie werden eng mit den Data Corpus-Teams und ML-Ingenieuren von Wayve zusammenarbeiten, um Systeme zu entwickeln, die leistungsfähig, anpassungsfähig und produktionsbereit sind.

Hauptverantwortlichkeiten

• Aufbau und Verbesserung skalierbarer Datenpipelines, die die Modellentwicklung, -bewertung und Produktions-ML-Workflows für autonomes Fahren unterstützen.
• Daten aus der realen Welt, synthetische Daten und partnerbereitgestellte Datensätze in strukturierte, zuverlässige und modellbereite Formate umwandeln.
• Entwicklung von Datenqualitätsprüfungen, Validierungsprozessen und Überwachung, um sicherzustellen, dass sowohl Rohdaten von unseren Fahrzeugplattformen als auch verarbeitete Datensätze von hoher Qualität, vollständig, konsistent, nachvollziehbar und für ML-Anwendungsfälle geeignet sind.
• Kuratierung und Analyse von realen und synthetischen Daten zur Förderung der Szenariovielfalt, Abdeckung und spezifischen Entwicklung von Funktionen.
• Verbesserung der Pipeline-Leistung, Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit, um Engpässe zu reduzieren und die Iterationsgeschwindigkeit in der ML-Entwicklung zu erhöhen.
• Enge Zusammenarbeit mit Machine Learning-Ingenieuren, Data Corpus, AI-Plattform und externen Partnern, um sicherzustellen, dass Datenpipelines effektiv mit produktionsgerechten Lernsystemen integriert werden.

Über Sie

Um Sie als Data Engineer bei Wayve erfolgreich zu machen, suchen wir die folgenden Fähigkeiten und Erfahrungen.

Wesentlich

• Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau und Betrieb skalierbarer Datenpipelines oder verteilter Datenverarbeitungssysteme in Produktionsumgebungen.
• Starke Software-Engineering-Fähigkeiten in Python mit einem soliden Fundament in wartbaren, zuverlässigen und gut getesteten Softwareentwicklungsmethoden.
• Erfahrung mit SQL und PySpark sowie Kenntnisse über Warehouse/OLAP-Konzepte, Fensterfunktionen und Spark für die verteilte Datenverarbeitung.
• Erfahrung mit modernen Datenpipeline-Architekturen, einschließlich Workflow-Orchestrierung und DAG-basierten Systemen wie Airflow, Flyte, Ray oder ähnlichem.
• Solides Verständnis von Robotik und Konzepten zu automatisierten Fahrdaten, einschließlich Sensoreigenschaften, Zeitstempelung und Zeitsynchronisation, Koordinatentransformationen, Kalibrierung und Ego-Bewegungssignalen wie GNSS/IMU und Fahrzeugodometrie.
• Verständnis von Workflows zur Entwicklung von maschinellem Lernen, einschließlich der Generierung von Trainingsdaten, Bewertungsdatensätzen, Szenarien-Mining und Modelliteration.
• Exzellente Kommunikations- und Teamfähigkeiten, die eine effektive Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams ermöglichen.

Wünschenswert

• Frühere Erfahrungen in Kalibrierung, Wahrnehmung, Imitationslernen oder Trajektorienvorhersage.
• Erfahrung mit der Aufnahme und Transformation von Drittanbieter-Datensätzen.
• Vertrautheit mit automatisierten Fahrdaten und Szenarientaxonomien, einschließlich ODD-Definitionen, Manöver- und Verhaltenslabels, Szenenklassifizierung, Ereigniskennzeichnung und semantischem Verständnis.

Dies ist eine Vollzeitstelle in unserem Büro in Leonberg. Bei Wayve möchten wir das Beste aus allen Welten, daher betreiben wir eine hybride Arbeitsrichtlinie, die Zeit in unseren Büros und Workshops kombiniert, um Innovation, Kultur, Beziehungen und Lernen zu fördern, sowie Zeit, die von zu Hause aus gearbeitet wird. Wir haben feste Arbeitszeiten, damit Sie den Zeitplan bestimmen können, der am besten zu Ihnen und Ihrem Team passt. Wayve setzt sich dafür ein, ein inklusives Interviewerlebnis zu schaffen. Wenn Sie Anpassungen benötigen, um vollständig an unserem Interviewprozess teilnehmen zu können, lassen Sie es uns bitte wissen. Wir verstehen, dass jeder über ein einzigartiges Set an Fähigkeiten und Erfahrungen verfügt und dass nicht jeder alle oben genannten Anforderungen erfüllen wird. Wenn Sie leidenschaftlich an selbstfahrenden Autos interessiert sind und denken, dass Sie einen positiven Einfluss auf die Welt ausüben können, ermutigen wir Sie, sich zu bewerben. Bei Wayve setzen wir uns dafür ein, eine vielfältige, faire und respektvolle Kultur zu schaffen, die alle Menschen basierend auf ihren einzigartigen Fähigkeiten und Perspektiven sowie unabhängig von Geschlecht, Rasse, Religion oder Glauben, ethnischer oder nationaler Herkunft, Behinderung, Alter, Staatsangehörigkeit, Familienstand, häuslichem oder zivilrechtlichem Status, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Veteranenstatus, Schwangerschaft oder verwandten Bedingungen (einschließlich Stillen) oder aus anderen Gründen, die durch geltendes Recht geschützt sind, einbezieht.