Zooxは、自動運転モビリティ技術と、モビリティ・アズ・ア・サービス向けに専用設計された車両フリートを開発しています。ロボティクス、人工知能、車両工学、電気自動車、先進センシング技術を組み合わせ、より安全で環境に優しく、快適な移動手段の実現に取り組んでいます。乗客のニーズを中心に設計した完全自動運転車を通じて、人々のパーソナルモビリティ体験を変革することを目指しています。
機械学習エンジニア、3Dセンサーシミュレーション
Zooxの自動運転車両群向けに、機械学習モデルと合成センサーデータを構築します。 3D再構成と生成手法を用いて、LiDAR、レーダー、カメラのシミュレーションを改善します。
仕事内容
- 自動運転シミュレーションパイプラインで、模擬LiDAR、レーダー、カメラデータのリアリティを高める機械学習モデルを開発・検証します。
- 合成データおよびHILシミュレーションチームと連携し、3D Gaussian SplattingやNeRFベースの再構成を各種センサーのシミュレーションに統合します。
- 生成AIによるデータ拡張を活用して、実センサーおよび模擬センサーデータからトレーニングデータセットを作成・維持します。
- シミュレーションの検証・妥当性確認チームや認識エンジニアと協力し、センサーのリアリティ指標を定め、シミュレーションと現実の大きな差に対処します。
- エンジニアやインターンを指導し、Zooxのセンサーデータを用いた機械学習のトレーニングとデプロイに関する確かな手法を確立します。
- 自動運転AIのトレーニングと評価に向けて、高忠実度の合成データとハードウェア・イン・ザ・ループシミュレーションを作成します。
- 模擬センサーのリアリティを高め、Zooxのロボティクス自律スタックの学習と改善を支援します。
応募要件
- PythonとPyTorchまたはTensorFlowを使った機械学習モデル開発の経験が3年以上あること。
- LiDAR、レーダー、カメラなどのセンサーデータに機械学習を適用した業界経験。
- 機械学習トレーニングパイプラインのカスタマイズ、調整、検証に関する深い理解。
- 拡散モデル、フローマッチング、変分オートエンコーダーなどの生成手法の経験。
- 3D Gaussian SplattingやNeRFを含む3D再構成手法、または微分可能レンダリングの経験。
- 自動運転車両やその他のロボティクス、コンピュータービジョンの用途で自律システムを開発した経験。
福利厚生
- 有給の病気休暇、休暇、忌引休暇。
- 無給休暇。
- Zoox株式価値増加権。
- Amazon譲渡制限付株式（RSU）。
- 健康保険。
- 長期介護保険。
- 長期および短期障害保険。
- 生命保険。
- 報酬パッケージにサインオンボーナスが含まれる場合があります。