- Страна
- США
- Зарплата
- 85 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

2026 Intern, PhD, Machine Learning Engineer, Simulation
Исключительная возможность для PhD-студентов поработать в лидирующей компании индустрии беспилотников. Высокая почасовая оплата, работа над передовыми технологиями и потенциал для публикаций делают эту вакансию эталонной.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованием статуса PhD и наличием публикаций в топовых конференциях (CVPR, NeurIPS и др.). Кандидат должен обладать глубокими знаниями в узких областях, таких как Gaussian Splatting и распределенное обучение.
Анализ зарплаты
Ставка $85 в час является очень высокой даже для PhD-интернов в Кремниевой долине. Это соответствует верхнему эшелону компенсаций в BigTech компаниях, таких как Google или Meta.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the PhD Machine Learning Intern position within the Simulation team at Waymo. As a PhD candidate specializing in deep learning and generative modeling, I have followed Waymo's pioneering work in autonomous driving with great admiration. My research background in high-fidelity scenario generation and multi-agent simulations aligns perfectly with your mission to build the world's most trusted driver through ultra-realistic simulation environments.
During my doctoral studies, I have developed a robust publication record in top-tier AI conferences, focusing on large-scale model training and 3D vision. My hands-on experience with JAX and PyTorch, combined with a deep understanding of world modeling and diffusion techniques, would allow me to contribute effectively to your E2E AI-first Driver projects. I am particularly excited about the opportunity to apply cutting-edge ML efficiency technology to enhance the fidelity of Waymo’s simulation workflows.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в waymo уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Waymo, чтобы создавать будущее автономного вождения с помощью передовых генеративных моделей!
Описание вакансии
Waymo is an autonomous driving technology company with the mission to be the world's most trusted driver. Since its start as the Google Self-Driving Car Project in 2009, Waymo has focused on building the Waymo Driver—The World's Most Experienced Driver™—to improve access to mobility while saving thousands of lives now lost to traffic crashes. The Waymo Driver powers Waymo’s fully autonomous ride-hail service and can also be applied to a range of vehicle platforms and product use cases. The Waymo Driver has provided over ten million rider-only trips, enabled by its experience autonomously driving over 100 million miles on public roads and tens of billions in simulation across 15+ U.S. states.
The Waymo Simulation team builds state-of-the-art simulations of realistic environments for testing and training the Waymo Driver, which is Waymo's autonomous driving technology. They develop industry-leading simulation solutions using advanced machine learning algorithms to measure and enhance the performance of the Waymo Driver. Waymo interns work with leaders in the industry on projects that deliver significant impact to the company. We believe learning is a two-way street: applying your knowledge while providing you with opportunities to expand your skillset. Interns are an important part of our culture and our recruiting pipeline. Join us at Waymo for a fun and rewarding internship!
This internship will be based on-site at our headquarters in Mountain View, CA.
You will:
- Research, implement, and evaluate state-of-the-art generative models and advanced sampling techniques for ultra-realistic multi-agent simulations and full fidelity scenario generation.
- Collaborate with research and engineering teams to integrate models into Waymo's simulation and verification workflows, applying cutting-edge VL and ML efficiency technology.
- Contribute to projects that evaluate and improve world modeling of high fidelity sensor data for Waymo's E2E AI-first Driver, with opportunities to publish novel research.
You Have:
- Currently pursuing a Ph.D. in Computer Science, Machine Learning, Electrical Engineering, or a related technical discipline.
- Strong publication record in top-tier AI/ML or VL or CV conferences and demonstrated expertise in AI Architecture, Deep Learning, Computer Vision Reinforcement Learning, High Performance Computing, Compilers, and/or Computer Architecture.
- Hands-on experience with deep learning frameworks (e.g., PyTorch, TensorFlow, JAX) and ML coding, proficiency in Python and/or C/C++
We Prefer:
- Experience with large-scale model training, including large diffusion models, world modeling, foundational models, ML modeling and system design and experience in 3D Vision, including 3D or 4D Gaussian Splatting, 3D Assets Generation, etc.
- Proficiency in ML frameworks like Jax, XLA, and/or TPU, and contributions to relevant open-source projects.
- Demonstrated expertise in research domains such as Deep Learning, Reinforcement Learning, Distributed systems, AI Architecture, and familiarity with 3DGS/NeRF technologies.
The expected hourly rate for this full-time position is listed below. Interns are also eligible to participate in the Company’s generous benefits programs, subject to eligibility requirements.
Hourly PhD Pay
$85—$85 USD
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- C++
- Python
- PyTorch
- JAX
- Computer Vision
- Diffusion Models
- Deep Learning
- Distributed Systems
- TensorFlow
- High Performance Computing
- Reinforcement Learning
- XLA
- Generative Models
- Gaussian Splatting
- NeRF
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубины знаний в области генеративных моделей, указанных в требованиях.
Как бы вы оптимизировали процесс сэмплирования в диффузионных моделях для генерации сценариев в реальном времени без значительной потери качества?
Оценка опыта работы с 3D-сценами, что критично для симуляции.
В чем основные преимущества и недостатки использования 3D Gaussian Splatting по сравнению с NeRF в контексте моделирования динамических городских сред?
Проверка навыков работы с крупномасштабными системами и специфическим стеком Waymo (JAX/TPU).
Опишите ваш опыт масштабирования обучения моделей на распределенных системах. С какими узкими местами в производительности вы сталкивались при использовании JAX или XLA?
Оценка способности применять ML для решения задач безопасности и тестирования.
Как можно использовать состязательную генерацию сценариев (adversarial scenario generation) для поиска 'краевых случаев' (edge cases) в поведении автономного водителя?
Проверка понимания мультиагентных систем.
Как обеспечить согласованность поведения множества агентов в симуляции, чтобы они реалистично взаимодействовали друг с другом и с беспилотным автомобилем?
Похожие вакансии
A.I. Engineering Intern (Colombia)
MLOps Engineer (Python)
AI Engineer (CV & Navigation)
AI/Machine Learning Engineer Intern
Middle, Middle+, Senior GenAI/LLM Разработчик
Middle / Senior GenAI Engineer (CV)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- США
- Зарплата
- 85 $