A Zoox desenvolve tecnologia de mobilidade autônoma e uma frota criada especificamente para oferecer mobilidade como serviço. Seu trabalho reúne robótica, inteligência artificial, engenharia automotiva, veículos elétricos e sistemas avançados de sensoriamento para criar um transporte mais seguro, limpo e agradável. A empresa busca transformar a forma como as pessoas vivenciam a mobilidade pessoal por meio de veículos totalmente autônomos projetados em torno das necessidades dos passageiros.
Engenheiro de aprendizado de máquina, simulação de sensores 3D
Desenvolva modelos de aprendizado de máquina e dados sintéticos de sensores para a frota de veículos autônomos da Zoox. Aprimore a simulação de lidar, radar e câmeras usando reconstrução 3D e métodos generativos.
Descrição
- Desenvolva e valide modelos de aprendizado de máquina que tornem mais realistas os dados simulados de lidar, radar e câmeras nos pipelines de simulação de veículos autônomos.
- Integre a reconstrução com 3D Gaussian Splatting e NeRF à simulação de diferentes modalidades de sensores, em colaboração com as equipes de dados sintéticos e simulação HIL.
- Crie e mantenha conjuntos de dados de treinamento com dados reais e simulados de sensores, usando técnicas de IA generativa para aumentar os dados.
- Trabalhe com engenheiros de verificação e validação de simulação e de percepção para definir métricas de realismo dos sensores e resolver diferenças significativas entre simulação e realidade.
- Oriente engenheiros e estagiários e estabeleça boas práticas para treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina com dados de sensores da Zoox.
- Crie dados sintéticos de alta fidelidade e simulações com hardware no circuito para treinar e avaliar a IA de veículos autônomos.
- Aumente o realismo dos sensores simulados para ajudar o sistema de autonomia robótica da Zoox a aprender e evoluir.
Requisitos
- Pelo menos 3 anos de experiência desenvolvendo modelos de aprendizado de máquina em Python com PyTorch ou TensorFlow.
- Experiência no setor aplicando aprendizado de máquina a dados de sensores, como lidar, radar ou câmeras.
- Sólido entendimento de como personalizar, ajustar e validar pipelines de treinamento de aprendizado de máquina.
- Experiência com métodos generativos, como difusão, flow matching ou autoencoders variacionais.
- Experiência com métodos de reconstrução 3D, incluindo 3D Gaussian Splatting e NeRFs, ou renderização diferenciável.
- Experiência anterior no desenvolvimento de autonomia para veículos autônomos ou outras aplicações de robótica e visão computacional.
Benefícios
- Licença remunerada por doença, férias e luto.
- Folga não remunerada.
- Direitos de valorização de ações da Zoox.
- Unidades de ações restritas da Amazon (RSUs).
- Plano de saúde.
- Seguro de cuidados de longo prazo.
- Seguro por incapacidade de longo e curto prazo.
- Seguro de vida.
- O pacote de remuneração pode incluir bônus de contratação.