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Serás parte de un equipo que construye soluciones de IA de última generación para la pila de Percepción de conducción autónoma de Zoox. Como miembro del equipo de Percepción, serás parte de los “ojos y oídos” de la pila de conducción autónoma de Zoox, desplegando soluciones de IA de última generación para asegurar una conducción segura y efectiva. En este papel, serás responsable de diseñar y construir sistemas para validar modelos en datos multimodales grandes (PBs). Tu trabajo tendrá un amplio impacto en el envío de modelos de ML de alto rendimiento al asegurar que tengamos tuberías de evaluación sólidas y completas para garantizar un comportamiento de conducción seguro y efectivo. ¿Crees que tienes lo necesario para construir los mejores sistemas de aprendizaje automático en este planeta? ¡Únete a nosotros!
Responsabilidades
- Desarrollar y promover nuestra estrategia para el desarrollo de datos y metricas de evaluación de modelos para garantizar una conducción autónoma segura y efectiva, incluyendo la definición de criterios de éxito objetivos para el despliegue de modelos ML.
- Analizar e interpretar resultados de validación para proporcionar recomendaciones para mejorar el rendimiento de los modelos ML.
- Dar soporte a la IA centrada en los datos mediante:
- La construcción de un marco para medir, informar e iterar sobre mejoras en la calidad de la etiqueta
- Definir estrategias de etiquetado de datos para evaluar el rendimiento de PCP para próximas metas
- Explorar y visualizar datos para identificar el impacto de la distribución de datos en el rendimiento de los modelos ML cuando se despliegan en el mundo real
- Definir métricas de rendimiento clave que ayudarán a los ingenieros de Percepción a medir directamente el impacto de las nuevas características que están desarrollando en el comportamiento de conducción de extremo a extremo.
- Mantenerse al día con los últimos desarrollos en técnicas de validación de aprendizaje automático y mejores prácticas para la percepción en vehículos autónomos.
Calificaciones
- Bachillerato, Maestría o Doctorado en CS, estadística, matemáticas o campos relevantes
- Antecedentes en estadísticas bayesianas, estadísticas paramétricas y no paramétricas
- Experiencia en diseño y construcción de sistema de evaluación para modelos clásicos y de aprendizaje profundo, incluyendo la conexión de métricas de modelo estándar al comportamiento del sistema de extremo a extremo y métricas de negocio clave
- Experiencia en construcción y presentación de métricas resumen a los principales interesados
- Sólido entendimiento del análisis estadístico, diseño experimental y pruebas de hipótesis, incluyendo pruebas paramétricas y no paramétricas
- Conocimiento avanzado de técnicas de visualización de datos
- Experiencia en el manejo de big data, incluyendo exposición a datos y/o cálculos distribuidos, por ejemplo, Hadoop, Spark, Hive, MapReduce, Databricks
- Experiencia en la adhesión a las mejores prácticas de software, por ejemplo, pruebas unitarias, DRY, abstracción, modularidad, interfaces limpias
- Fluidez en los marcos de datos y estadísticas basados en Python, por ejemplo, numpy, scipy, pandas, statsmodels y herramientas de visualización de datos, por ejemplo, Matplotlib, Plotly
- Experiencia con lenguajes de consulta de datos y bases de datos comunes, por ejemplo, SQL, NoSQL, Bases de datos
Calificaciones adicionales
- Experiencia en la construcción o evaluación de modelos ML que operan en datos brutos de sensores (detección, clasificación, seguimiento)
- Experiencia con la validación de IA ética
- Experiencia en la incorporación de la validación ML en marcos de MLOps y automatización
- Experiencia en el uso y/o construcción de APIs RESTful
- Experiencia con herramientas de dashboard o front-end, por ejemplo, Looker, Tableau, Dash, Streamlit, ReDash
- Experiencia con C++, JavaScript
Compensación
Hay tres componentes principales para la compensación de este puesto: salario, Unidades de Stock Restringido de Amazon (RSUs), y Derechos de Apreciación de Stock de Zoox. El salario oscilará entre $211,000-$300,000. Una bonificación de contratación puede ser parte de un paquete de compensación. La compensación variará en función de la ubicación geográfica, el conocimiento relacionado con el trabajo, las habilidades y la experiencia.
Zoox también ofrece un paquete integral de beneficios incluyendo tiempo pagado libre (por ejemplo, licencia por enfermedad, vacaciones, luto), tiempo libre no remunerado, Derechos de Apreciación de Stock de Zoox, RSUs de Amazon, seguro de salud, seguro de atención a largo plazo, seguro de incapacidad a largo y corto plazo, y seguro de vida.
Mandato de Vacunación
Los empleados que trabajen en este puesto deberán haber recibido una vacuna aprobada por la Administración de Alimentos y Medicamentos de los EE. UU. y/o la Organización Mundial de la Salud. Además, los empleados que sean elegibles para una vacuna de refuerzo COVID-19 ("Booster") deberán recibir un Booster. Los empleados deberán presentar prueba de estado de vacunación al recibir una oferta de empleo condicional. Dicha oferta de empleo estará condicionada, entre otras cosas, a la capacidad del solicitante para mostrar prueba de su estado de vacunación. Tenga en cuenta que la Compañía proporciona adaptaciones razonables de acuerdo con las leyes estatales, federales y locales aplicables.
Acerca de Zoox
Zoox está desarrollando la primera flota de vehículos totalmente autónomos desde cero y el ecosistema de soporte necesario para llevar esta tecnología al mercado. Situado en la intersección de la robótica, el aprendizaje automático y el diseño, Zoox tiene como objetivo proporcionar la próxima generación de movilidad-como-servicio en entornos urbanos. Buscamos talento de primera que comparta nuestra pasión y quiera ser parte de un equipo en rápido movimiento y altamente orientado a la ejecución.
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Nota final:
No necesitas cumplir con todas las expectativas listadas para postularte para este puesto. Aquí en Zoox, sabemos que las perspectivas diversas fomentan la innovación que necesitamos para tener éxito, y estamos comprometidos a formar un equipo que abarque una variedad de antecedentes, experiencias y habilidades.
