- Страна
- США
- Зарплата
- 204 000 $ – 259 000 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Senior Software Engineer, Statistical Evaluation and Sampling
Исключительная вакансия в одной из ведущих компаний мира в сфере AI и робототехники. Высокая зарплата, работа над социально значимым продуктом и использование передовых технологий делают это предложение крайне привлекательным для топовых инженеров.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованиями к глубоким знаниям статистики (importance sampling), опыту работы с огромными кодовыми базами на C++ и Python, а также необходимостью решать открытые задачи в области беспилотного транспорта.
Анализ зарплаты
Предложенный диапазон $204k–$259k полностью соответствует рыночным стандартам для уровня Senior Software Engineer в топовых технологических компаниях (Big Tech) в районе залива Сан-Франциско и Нью-Йорка. С учетом бонусов и акций (RSU) совокупный доход может быть значительно выше.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Senior Software Engineer position within the Sampling and Efficiency team at Waymo. With over 5 years of experience in building complex data pipelines and a deep background in probability and statistics, I am excited by the opportunity to enhance the statistical efficiency of Waymo’s evaluation pipelines. My expertise in navigating large-scale codebases and implementing importance sampling techniques aligns perfectly with your mission to ensure the safety of the Waymo Driver.
In my previous roles, I have successfully optimized multi-objective systems under resource constraints and delivered high-impact data-driven insights. I am particularly drawn to Waymo's commitment to solving the 'long tail' of rare scenarios in autonomous driving. I am confident that my proficiency in C++, Python, and SQL, combined with my passion for rigorous statistical analysis, will allow me to contribute significantly to the Release Evaluation org and help Waymo maintain its position as the world’s most experienced driver.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в waymo уже сейчас
Присоединяйтесь к Waymo, чтобы создавать будущее автономного вождения с помощью передовых методов статистики и машинного обучения!
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.
Waymo's Release Evaluation org ensures that each version of the Waymo Driver is safe before it hits the road. We build automated pipelines to solve the long tail of rare and exceptional scenarios in autonomous driving, looking for needles in a haystack under both time and resource constraints. Within Release Evaluation, the Sampling and Efficiency team applies importance sampling techniques and machine learning to maximize the statistical efficiency of these discovery pipelines.
You will:
- Develop importance sampling techniques that enable our evaluation pipelines to deliver better signals with fewer resources.
- Find signals in our logs and simulations that might help us to more efficiently discover rare and important events.
- Build systems that systematically optimize multiple objectives under resource constraints.
- Collaborate with other engineers, data scientists, statisticians and the leadership team to deliver evaluation products and help make data driven decisions.
- Champion code health and best practices in a large and complex code base
You have:
- BS in Computer Science, Robotics, Statistics, Physics, Math or another quantitative area
- Fluency with probability and statistics
- Strong self-motivation to navigate complex systems and pursue open-ended problems to completion
- 5+ years of experience with
+ Navigating and modifying a large code base containing a variety of languages, such as C++, Python and SQL
+ Performing statistical analyses
+ Building data processing pipelines
+ Writing, reviewing, and merging code following industry standards for code health and maintainability
We prefer:
- 7+ years of industry experience (or 3+ years post-doc experience) in a quantitative engineering role. This includes a proven track record as a technical lead navigating complex, multi-language codebases (C++, Python, SQL) to drive the end-to-end experimental lifecycle: developing hypotheses, designing and executing large-scale experiments, and building robust data pipelines
- Experience programming in C++
- Experience developing and evaluating sampling methods
- Experience designing, training, evaluating, and applying ML models
- Experience working in the AV industry
- PhD in a quantitative field
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
$204,000—$259,000 USD
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- C++
- Python
- Machine Learning
- SQL
- Statistics
- Data Pipelines
- Robotics
- Probability
- Importance Sampling
Возможные вопросы на собеседовании
Позиция требует глубоких знаний в области статистической эффективности.
Можете ли вы объяснить концепцию Importance Sampling и привести пример того, как она может уменьшить дисперсию при оценке редких событий в симуляциях?
Работа ведется в крупной и сложной кодовой базе Waymo.
Расскажите о вашем опыте навигации и внесения изменений в многоязычную кодовую базу (C++, Python, SQL). Как вы обеспечиваете чистоту и поддерживаемость кода?
Команда занимается поиском 'иголок в стоге сена' (редких сценариев).
Как бы вы подошли к проектированию пайплайна данных для обнаружения аномальных или критических событий безопасности в терабайтах логов автономного вождения?
Вакансия подразумевает оптимизацию нескольких целей при ограниченных ресурсах.
Опишите случай, когда вам приходилось оптимизировать систему с конфликтующими целями (например, точность против вычислительных затрат). Каков был ваш подход?
Waymo ценит кросс-функциональное взаимодействие.
Как вы обычно взаимодействуете с дата-сайентистами и статистиками при переводе теоретических моделей в промышленный программный код?
Похожие вакансии
MLOps Engineer
Инженер Mlops (Senior)
Senior MLOps Engineer (Platform Development / LLMOps)
Senior Data Engineer
Data Scientist Senior (Part-time)
Senior Data инженер
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
- 204 000 $ – 259 000 $