Zoox vyvíjí technologie autonomní mobility a účelově navržený vozový park pro mobilitu jako službu. Společnost propojuje robotiku, umělou inteligenci, automobilové inženýrství, elektrická vozidla a pokročilé snímací systémy s cílem vytvářet dopravu, která je bezpečnější, čistší a příjemnější. Zoox se zaměřuje na proměnu způsobu, jakým lidé vnímají osobní mobilitu, prostřednictvím plně autonomních vozidel navržených podle potřeb cestujících.
Student inženýr validace a benchmarkingu AI (smluvní pozice)
Vyhodnocujte přesnost AI agentů a vytvářejte datové sady pro benchmarking. Podporujte vývoj autonomních robotaxi Zoox pomocí nástrojů v Pythonu a analýz.
Popis
- Podílet se na komplexním procesu validace nástrojů AI.
- Spravovat testovací datové sady.
- Provozovat benchmarkové pipeline a analyzovat výsledky s cílem odhalovat chyby směrování a regresi napříč variantami agentů.
- Vytvářet a rozšiřovat referenční datové sady pro porovnávání výstupů agentů s ověřenými odpověďmi.
- Odhalovat nedostatky ve validaci benchmarků a pomáhat posilovat infrastrukturu vyhodnocování.
- Definovat metriky hodnocení, včetně přesnosti štítků a správnosti strukturovaných výstupů.
- Zkoumat selhání výstupů agentů a spolupracovat s inženýry na praktických vylepšeních.
- Vytvářet skripty a nástroje pro automatizaci sběru dat, zpracování výsledků a vykazování metrik.
- Zaznamenávat poznatky, sledovat trendy benchmarků a sdílet výsledky s týmem.
- Spolupracovat s inženýry a výzkumníky, kteří vyvíjejí autonomní technologie.
Požadavky
- Být aktuálně zapsán/a do bakalářského nebo magisterského studijního programu v oboru informatiky, datové vědy, inženýrství nebo příbuzném oboru.
- Být k dispozici pro práci po dobu alespoň tří měsíců.
- Být schopen/schopna pracovat alespoň 20 hodin týdně.
- Být schopen/schopna pracovat v jedné z kanceláří společnosti.
- Dodržovat pravidla důvěrnosti společnosti Zoox, včetně zákazu používání nebo sdílení důvěrných firemních informací mimo Zoox pro akademický výzkum, závěrečné práce, publikace či prezentace.
- Znát nástroje Cursor nebo Claude.
- Znát Python.
- Rozumět metrikám hodnocení, jako jsou přesnost, úplnost, skóre F1 a matice záměn.
- Umět pracovat se strukturovanými datovými formáty, jako jsou CSV a JSON.
- Mít zkušenosti s psaním nebo úpravou reprodukovatelných analytických skriptů.
- Mít předchozí zkušenosti se systémy založenými na LLM, prompt engineeringem nebo hodnocením AI agentů.
- Mít zkušenosti s nástroji Jira nebo Slack, například pro správu úkolů či zasílání zpráv.
Benefity
- Průběžná smysluplná práce, kterou lze vykonávat souběžně se studiem.
- Možnosti učit se a rozvíjet nové dovednosti.
- Praktické zkušenosti v profesionálním prostředí.
- Nárok na benefity určuje dodavatel.