Zoox rozwija technologie autonomicznej mobilności oraz specjalnie zaprojektowaną flotę na potrzeby mobilności jako usługi. Firma łączy robotykę, sztuczną inteligencję, inżynierię motoryzacyjną, pojazdy elektryczne i zaawansowane systemy percepcji, aby tworzyć transport bezpieczniejszy, bardziej ekologiczny i przyjemniejszy. Zoox koncentruje się na kształtowaniu nowego sposobu korzystania z mobilności osobistej dzięki w pełni autonomicznym pojazdom zaprojektowanym z myślą o potrzebach pasażerów.
Student-inżynier ds. walidacji i benchmarkingu AI (kontrakt)
Oceniaj dokładność agentów AI i twórz zbiory danych do benchmarkingu. Wspieraj rozwój autonomicznych robotaksówek Zoox za pomocą narzędzi w Pythonie i analiz.
Opis
- Udział w kompleksowym procesie walidacji narzędzi AI.
- Utrzymywanie testowych zbiorów danych.
- Uruchamianie pipeline’ów benchmarkowych i analizowanie wyników w celu wykrywania błędów routingu oraz regresji w różnych wariantach agentów.
- Tworzenie i rozszerzanie zbiorów danych referencyjnych, aby porównywać wyniki agentów ze zweryfikowanymi odpowiedziami.
- Wykrywanie luk w walidacji benchmarków i pomoc we wzmacnianiu infrastruktury ewaluacyjnej.
- Definiowanie miar oceny, w tym poprawności etykiet i poprawności ustrukturyzowanych wyników.
- Badanie błędów w wynikach agentów i współpraca z inżynierami nad praktycznymi usprawnieniami.
- Tworzenie skryptów i narzędzi automatyzujących zbieranie danych, przetwarzanie wyników i raportowanie metryk.
- Dokumentowanie ustaleń, monitorowanie trendów benchmarków i dzielenie się wynikami z zespołem.
- Współpraca z inżynierami i badaczami rozwijającymi technologie autonomiczne.
Wymagania
- Obecnie studiować na studiach licencjackich lub magisterskich w dziedzinie informatyki, nauki o danych, inżynierii lub pokrewnej dyscyplinie.
- Być dostępnym do pracy przez co najmniej trzy miesiące.
- Mieć możliwość pracy przez co najmniej 20 godzin tygodniowo.
- Mieć możliwość pracy w jednym z biur firmy.
- Przestrzegać zasad poufności Zoox, w tym nie wykorzystywać ani nie udostępniać poza Zoox zastrzeżonych informacji firmy na potrzeby badań akademickich, prac dyplomowych, publikacji lub prezentacji.
- Znać Cursor lub Claude.
- Znać Pythona.
- Rozumieć miary oceny, takie jak precyzja, kompletność, wynik F1 i macierze pomyłek.
- Swobodnie posługiwać się ustrukturyzowanymi formatami danych, takimi jak CSV i JSON.
- Mieć doświadczenie w pisaniu lub modyfikowaniu powtarzalnych skryptów analitycznych.
- Mieć wcześniejszy kontakt z systemami opartymi na LLM, inżynierią promptów lub oceną agentów AI.
- Mieć doświadczenie z Jira lub Slackiem, na przykład z narzędziami do obsługi zgłoszeń lub komunikacji.
Benefity
- Ciągła, wartościowa praca, którą można wykonywać równolegle ze studiami.
- Możliwość nauki i rozwijania nowych umiejętności.
- Praktyczne doświadczenie w środowisku zawodowym.
- O uprawnieniach do świadczeń decyduje dostawca.