Tesla sucht Hardcore AI Ingenieure, die Probleme lösen wollen, die wirklich das Leben der Menschen verbessern

von Eva Fox Dezember 06, 2021

Tesla Seeks Hardcore AI Engineers Who Want to Solve Problems that Really Improve People’s Lives

Foto mit freundlicher Genehmigung von Tesla, Inc.

Künstliche Intelligenz (KI) wird zweifellos eine wichtige Rolle bei der Weiterentwicklung der Menschheit spielen und Tesla ist aktiv in dieser Richtung zu entwickeln. Durch die Schaffung von Hard- und Software für den Einsatz in Fahrzeugen, Robotern und vieles mehr, muss das Unternehmen einen konstanten Zustrom von hochqualifizierten Spezialisten. Als solches baut derzeit seine Einstellung zu einer Reihe von Positionen auf dem AI-Team.

Tesla glaubt, dass ein Ansatz auf fortschrittliche künstliche Intelligenz für Vision und Planung basiert, durch die effiziente Nutzung von Inferenz Ausrüstung unterstützt, ist der einzige Weg, eine Gesamtlösung für die vollständige Selbstfahr und darüber hinaus zu erreichen. Das Unternehmen hat mehrere Abteilungen konzentrierten sich auf spezifische Entwicklungen: FSD Chip, Dojo Chip, Dojo Systems, Neuronale Netze, Autonomie Algorithmen, Code Foundations, Bewertung Infrastruktur und Tesla Bot. Tesla CEO Elon Musk eine Einladung für die Beschäftigung anzuwenden: „Hardcore AI-Ingenieure, die über das Lösen der Probleme kümmern, die direkt das Leben der Menschen in einer großen Weise beeinflussen.“


FSD Chip
Erstellen Sie AI-Inferenz-Chips Voll Self-Driving-Software läuft, jede noch so kleine architektonische und Mikro-Architektur Verbesserung unter Berücksichtigung während Quetschen maximale Silizium Performance-pro-Watt. Führen Boden Planung, Timing und Leistungsanalysen auf das Design. Schreiben robuste Tests und Anzeigern Funktionalität und Leistung zu überprüfen. Implementieren Treiber Programm und die Kommunikation mit dem Chip, wobei der Schwerpunkt auf die Performance-Optimierung und Redundanz. Schließlich bestätigt den Silizium-Chip und es zur Massenproduktion in unseren Fahrzeugen bringen.

Dojo Chip
Bauen Sie AI Training Chips an der Macht Teslas Dojo-System. Implementieren bleeding-edge Technologie von dem kleinsten Trainingsknoten mit der Multi-Der Ausbildung Fliesen. Design und Architekt für maximale Leistung, Durchsatz und Bandbreite bei jeder Granularität. Diktieren physikalische Methode, Bodenplanung und andere physikalische Aspekte des Chips. Entwickeln Sie Pre-Silicon-Verifikations und Post-Silizium-Validierungsmethoden funktionale Korrektheit zu gewährleisten. Write-Compiler und Treiber zur Optimierung der Leistung und Performance für das neuronalen Netze im gesamten Dojo-System des Unternehmens.

Dojo-Systeme
Design und baut das Dojo System, von den Silizium-Firmware-Schnittstellen zu dem High-Level-Software-APIs gedacht, sie zu kontrollieren. Löst schwere Probleme mit state-of-the-art-Technologie für die Hochleistungszufuhr und Kühlung sowie Schreibregelkreise und Überwachungssoftware, dass Skalen. Arbeiten Sie mit jedem Aspekte des Systemdesigns, wo die Grenze nur Ihre Fantasie ist, die vollen Fähigkeiten von Teslas mechanischen, thermischen und elektrischen Engineering-Teams unter Verwendung der nächste Generation der maschinellen Lernen Rechen für in der Gesellschaft Rechenzentren Verwendung zu erstellen. Arbeiten Sie mit Tesla Flotte Lernen Training Workloads mit massiven Datenmengen bereitstellen, und entwirft eine öffentliche API, die mit Blick auf Dojo zu den Massen bringen werden.

Neuronale Netze
Bewerben Spitzenforschung tief neuronale Netze auf Probleme zu trainieren, die von der Wahrnehmung zu steuern. Teslas pro-Kamera Netzwerke analysieren Rohbilder semantische Segmentierung, Objekterkennung und monokulare Tiefenschätzung durchzuführen. Das Unternehmens aus Vogelsicht Netzwerke nehmen Video von allen Kameras zur Ausgabe der Straßenführung, statische Infrastruktur und 3D-Objekte direkt in der Top-Down-Ansicht. Netzwerke lernen von den kompliziertesten und unterschiedlichsten Szenarien in der Welt, iterativ stammten von Tesla-Flotte von mehr als 1 M Fahrzeuge in Echtzeit. Eine vollständige Version von Autopilot neuronale Netze beinhaltet 48 Netzwerke, die 70.000 GPU Stunden Zug. Gemeinsam bilden sie Ausgang 1.000 verschiedene Tensoren (Prognosen) an jedem Zeitschritt.

Autonomy Algorithms
Entwickeln Sie die Kernalgorithmen, die das Auto treiben, indem Sie eine High-Treu-Darstellung der Welt und Planung von Flugbahnen in diesem Raum schaffen. Um die neuronalen Netzwerke auszubilden, um solche Darstellungen vorhersagen, erstellen Sie algorithmisch genaue und großformatige Bodendaten, indem er Informationen von den Sensoren des Fahrzeugs über Raum und Zeit kombinieren. Verwenden Sie modernste Techniken, um ein robustes Planungs- und Entscheidungsfassungssystem aufzubauen, das in komplizierten realen Situationen unter Unsicherheit tätig ist. Bewerten Sie Ihre Algorithmen auf der Skala der gesamten TESLA-Flotte.

Code-Fundamente.
Durchsatz, Latenz, Richtigkeit und Determinismus sind die wichtigsten Metriken Tesla, die seinen Code optimiert. Erstellen Sie die Autopilot-Software-Grundlagen von den niedrigsten Stapelebenen, und integrieren Sie dicht mit der benutzerdefinierten Hardware des Unternehmens. Implementieren Sie superverlässige Bootloader mit Unterstützung für Over-the-Air-Updates und bringen Sie kundenspezifische Linux-Kernel ein. Schreiben Sie einen schnellen, erinnerungs-effizienten Low-Level-Code, um hochfrequente, hochvolvete Daten von TESLA-Sensoren zu erfassen und mit mehreren Verbraucherprozessen zu teilen, ohne den zentralen Speicherzugriffszusammenhänge oder den hungernden kritischen Funktionscode aus den CPU-Zyklen zu beeinträchtigen. Squeeze und Pipeline berechnen über eine Vielzahl von Hardware-Verarbeitungseinheiten, die auf mehrere System-On-Chips verteilt sind.

Evaluierungsinfrastruktur.
Erstellen Sie Open- und Closed-Loop, Hardware-In-the-Loop-Evaluierungswerkzeuge und -infrastruktur im Maßstab, um das Tempo der Innovation, die Leistungsverbesserungen zu beschleunigen und Regressionen zu verhindern. Hebeln Sie anonymisierte charakteristische Clips von unserer Flotte und integrieren sie in große Suiten von Testfällen. Schreibcode, der unsere echte Umgebung simuliert, erzeugt hochrealistische Grafiken und andere Sensordaten, die unsere Autopilot-Software für Live-Debugging oder automatisierte Tests ernähren.

Tesla Bot.
Entwickeln Sie die nächste Generation der Automatisierung, einschließlich eines allgemeinen Zwecks, ein Bi-Pedal, das humanoide Roboter, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die unsicher, wiederholend oder langweilig sind. Tesla sucht mechanische, elektrische, Steuerungen und Software-Ingenieure, um ihr AI-Know-how außerhalb der Fahrzeugflotte zu nutzen.

© 2021, Eva Fox | Tesmanier. Alle Rechte vorbehalten.

_____________________________

Wir schätzen Ihre Leserschaft! Bitte teilen Sie Ihre Gedanken in dem Kommentarabschnitt unten.

Artikel von @smokeyshorts bearbeitet, können Sie ihm auf Twitter folgen









← Vorheriger  / Nächster →