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。
契約学生 AI 検証・ベンチマークエンジニア
AI エージェントの精度を評価し、ベンチマーク用データセットを構築します。 Python ツールと分析を通じて、Zoox の自動運転ロボタクシー技術を支援します。
仕事内容
- AI ツールのエンドツーエンド検証パイプラインに貢献する。
- テストデータセットを維持・管理する。
- ベンチマークパイプラインを運用して結果を分析し、エージェントの各バージョンにおけるルーティングエラーや性能の退行を特定する。
- 正解が確認された回答とエージェントの出力を比較するための正解データセットを作成・拡充する。
- ベンチマーク検証の不足を見つけ、評価基盤の強化を支援する。
- ラベルの精度や構造化出力の正確性など、評価指標を定義する。
- エージェント出力の失敗を調査し、エンジニアと協力して実用的な改善策を特定する。
- データ収集、結果の解析、指標レポートを自動化するスクリプトやツールを構築する。
- 調査結果を記録し、ベンチマークの傾向を追跡してチームと共有する。
- 自動運転技術を開発するエンジニアや研究者と協力する。
応募要件
- コンピューターサイエンス、データサイエンス、工学または関連分野の学士課程または修士課程に在籍中であること。
- 少なくとも 3 か月間の業務に従事できること。
- 週 20 時間以上勤務できること。
- 会社のいずれかのオフィスで出社勤務できること。
- Zoox の機密保持規則を遵守すること。学術研究、論文、出版物、発表において、Zoox 外で会社の専有情報を使用または共有しないことを含む。
- Cursor または Claude の使用経験があること。
- Python の使用経験があること。
- 適合率、再現率、F1 スコア、混同行列などの評価指標を理解していること。
- CSV や JSON などの構造化データ形式を扱えること。
- 再現可能な分析スクリプトを作成または修正した経験があること。
- LLM ベースのシステム、プロンプトエンジニアリング、または AI エージェント評価に触れた経験があること。
- Jira や Slack などのチケット管理・メッセージツールを使用した経験があること。
福利厚生
- 学業と並行して継続的に意義のある業務に取り組める。
- 新しいスキルを学び、身につける機会がある。
- プロフェッショナルな環境で実務経験を積める。
- 福利厚生の適用対象はベンダーが決定する。