- Страна
- США
- Зарплата
- 170 000 $ – 216 000 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Machine Learning Engineer, ML Resources
Исключительная возможность работать в одной из ведущих компаний в сфере автономного вождения. Высокая зарплата, работа с передовыми технологиями и значительное влияние на эффективность ML-процессов делают эту вакансию очень привлекательной.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний в области распределенных систем и инфраструктуры ML. Работа в Waymo требует не только отличных навыков программирования на Python/C++, но и умения оптимизировать огромные вычислительные ресурсы в условиях высокой ответственности.
Анализ зарплаты
Предлагаемый диапазон $170k–$216k полностью соответствует рыночным стандартам для Senior/Staff уровней в Кремниевой долине. Waymo предлагает конкурентоспособную оплату, которая находится на уровне или чуть выше медианы для топовых технологических компаний (Big Tech).
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Machine Learning Engineer (ML Resources) position at Waymo. With a solid background in building distributed systems and a passion for optimizing large-scale infrastructure, I am eager to contribute to the ML Ops team's mission of realizing the ML flywheel. My experience in Python and C++ development, combined with a deep understanding of resource management, aligns perfectly with your requirements for monitoring and improving compute and storage efficiency.
In my previous roles, I have successfully identified bottlenecks in complex ML workflows and implemented orchestration solutions that significantly reduced operational costs. I am particularly drawn to Waymo's commitment to safety and innovation in the autonomous driving space. I am confident that my technical skills in troubleshooting distributed systems and my ability to provide actionable insights through data-driven dashboards will help Waymo continue to scale its industry-leading ML platform.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в waymo уже сейчас
Присоединяйтесь к Waymo, чтобы оптимизировать будущее автономного вождения и работать с ML-инфраструктурой мирового уровня!
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 ML Ops team, part of Waymo ML Platform team, builds tools and infrastructure to realize the ML flywheel at Waymo. This includes building automation and orchestration solutions to make complex ML workflows manageable and reliable. This team also partners closely with the modeling team to realize solutions to speed up developer velocity.
We're looking for a software engineer to join the team to build and maintain the critical data and ML pipelines that powers ML development at Waymo.
In this hybrid role, you will report to a Technical Lead Manager, Staff Software Engineer.
You will:
- Analyze and report on ML resource (compute, storage, accelerators) usage, costs, and efficiency trends across different teams and projects.
- Develop, maintain, and improve dashboards and tools for monitoring key resource metrics and providing actionable insights.
- Identify and investigate opportunities for resource optimization, cost reduction, and performance improvements in ML workflows.
- Support and guide ML engineers and researchers on best practices for resource utilization
- Contribute to the development, documentation, and enforcement of resource management policies and best practices.
You have:
- Bachelor's degree in Computer Science, Engineering, or related field, and 2+ years equivalent experience
- Experience with distributed systems principles and experience building distributed systems for production environments.
- Solid Python or C++ skills
- Experience monitoring, debugging, and troubleshooting complex distributed systems
- Experience communicating updates and resolutions to customers and other partners
We prefer:
- Experience with compute and storage management for medium to large organizations
#LI-Hybrid
The expected base salary range for this full-time position across US locations is listed below. Actual starting pay will be based on job-related factors, including exact work location, experience, relevant training and education, and skill level. Your recruiter can share more about the specific salary range for the role location or, if the role can be performed remote, the specific salary range for your preferred location, during the hiring process.
Waymo employees are also eligible to participate in Waymo’s discretionary annual bonus program, equity incentive plan, and generous Company benefits program, subject to eligibility requirements.
Salary Range
$170,000—$216,000 USD
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- C++
- Distributed Systems
- MLOps
- Machine Learning Infrastructure
- Resource Management
- Data Pipelines
- Orchestration
- Monitoring
- Dashboards
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с масштабируемыми системами, что критично для инфраструктуры Waymo.
Опишите ваш опыт проектирования и поддержки распределенных систем в продакшене. С какими основными проблемами масштабируемости вы сталкивались?
Вакансия сфокусирована на управлении ресурсами (ML Resources).
Как бы вы подошли к анализу и оптимизации затрат на GPU-кластеры для крупной команды исследователей ML?
Проверка навыков отладки сложных систем.
Расскажите о случае, когда вам пришлось устранять критическую ошибку в сложной распределенной системе. Какие инструменты и методики вы использовали?
Важная часть роли — создание инструментов мониторинга.
Какие метрики вы считаете наиболее важными для оценки эффективности использования ML-инфраструктуры (compute/storage)?
Роль подразумевает взаимодействие с другими командами.
Как вы объясняете необходимость соблюдения политик использования ресурсов инженерам, которые сосредоточены только на скорости разработки моделей?
Похожие вакансии
MLOps Engineer (Python)
AI Engineer (CV & Navigation)
Middle, Middle+, Senior GenAI/LLM Разработчик
Middle / Senior GenAI Engineer (CV)
AI Engineer / AI Mentor
Junior разработчик agent AI-систем
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
- 170 000 $ – 216 000 $