Zoox développe des technologies de mobilité autonome et une flotte conçue spécifiquement pour la mobilité en tant que service. Son travail réunit la robotique, l’intelligence artificielle, l’ingénierie automobile, les véhicules électriques et des systèmes avancés de détection afin de créer un transport plus sûr, plus propre et plus agréable. L’entreprise cherche à transformer la manière dont les personnes vivent la mobilité individuelle grâce à des véhicules entièrement autonomes conçus autour des besoins des passagers.
Ingénieur en apprentissage automatique, simulation de capteurs 3D
Développez des modèles d’apprentissage automatique et des données synthétiques de capteurs pour la flotte de véhicules autonomes de Zoox. Améliorez la simulation du lidar, du radar et des caméras grâce à la reconstruction 3D et aux méthodes génératives.
Description
- Développez et validez des modèles d’apprentissage automatique qui rendent plus réalistes les données simulées de lidar, de radar et de caméras dans les pipelines de simulation de véhicules autonomes.
- Intégrez la reconstruction par 3D Gaussian Splatting et NeRF à la simulation de différentes modalités de capteurs, en collaboration avec les équipes Données synthétiques et Simulation HIL.
- Créez et gérez des jeux de données d’entraînement à partir de données réelles et simulées de capteurs, en utilisant des techniques d’IA générative pour augmenter les données.
- Collaborez avec les ingénieurs en vérification et validation de simulation et en perception afin de définir des métriques de réalisme des capteurs et de combler les écarts importants entre simulation et réalité.
- Accompagnez des ingénieurs et des stagiaires, et établissez de bonnes pratiques pour entraîner et déployer des modèles d’apprentissage automatique sur les données de capteurs de Zoox.
- Créez des données synthétiques haute fidélité et des simulations avec matériel dans la boucle pour entraîner et évaluer l’IA des véhicules autonomes.
- Améliorez le réalisme des capteurs simulés afin d’aider le système d’autonomie robotique de Zoox à apprendre et à progresser.
Exigences
- Au moins 3 ans d’expérience dans le développement de modèles d’apprentissage automatique en Python avec PyTorch ou TensorFlow.
- Expérience en entreprise de l’application de l’apprentissage automatique à des données de capteurs, telles que le lidar, le radar ou les caméras.
- Solide compréhension de la personnalisation, du réglage et de la validation de pipelines d’entraînement d’apprentissage automatique.
- Expérience des méthodes génératives telles que la diffusion, le flow matching ou les autoencodeurs variationnels.
- Expérience des méthodes de reconstruction 3D, notamment 3D Gaussian Splatting et NeRF, ou du rendu différentiable.
- Expérience préalable dans le développement de systèmes d’autonomie pour véhicules autonomes ou dans d’autres applications de robotique et de vision par ordinateur.
Avantages
- Congés maladie, vacances et congé de deuil rémunérés.
- Congés non rémunérés.
- Droits à l’appréciation des actions Zoox.
- Unités d’actions Amazon à acquisition restreinte (RSU).
- Assurance santé.
- Assurance dépendance de longue durée.
- Assurance invalidité de longue et de courte durée.
- Assurance vie.
- Une prime d’embauche peut être incluse dans la rémunération.