Senior Machine Learning Engineer, Autonomy Validation Job at Zoox in San Mateo

Senior Machine Learning Engineer, Autonomy Validation

Zoox is on an ambitious journey to develop a full-stack autonomous mobility solution for cities and safely deploy a robotaxi service. We are looking for a Senior Machine Learning Engineer to join our team to help improve our automated testing and validation processes.

This role is centered on applying cutting-edge machine learning to develop and enhance our validation processes. You will be instrumental in improving the efficiency and scalability of our testing by sampling across massive datasets where traditional methods no longer suffice. By working with both real-world fleet logs and synthetic data, your work will directly impact how we validate software changes and ensure our robotaxi service is both safe and reliable. Your work will also significantly contribute to the speed and efficiency of our validation process, allowing Zoox to go fast and achieve more.

You will be part of an organization with strong leadership and a transparent, respectful culture that enables you to reach your full potential. This high-impact position offers opportunities for career growth through demonstrated achievement.

In this role, you will:

• Lead Technical Initiatives: You will apply modern machine learning, including advanced techniques like encoder-decoder models, to critical validation problems at the intersection of ML and data science. You will serve as a key contributor and tech lead on a small, focused team.
• Improve Model Interpretability: You'll pioneer methods to understand the internal workings of our machine learning models, bridging the gap between "black box" models and systems engineering. This work will be crucial for building trust and ensuring the safety of our autonomous systems.
• Improve Feature Representation: You'll extend and refine the features and embedding space used by our models to better identify and cluster interesting driving scenarios. This involves leveraging a deep understanding of the autonomous driving stack and applying first-principles thinking to derive new, impactful features.
• Integrate AV Performance Data: You'll incorporate metrics and information on autonomous vehicle (AV) performance into the model to make its risk predictions more accurate and relevant.
• Optimize with Data Science: You'll apply your data science expertise to optimize models and sampling methodologies. This includes analyzing large datasets to identify patterns and critical insights that improve the model's ability to find risky or valuable scenarios for simulation.
• Collaborate Cross-Functionally: You'll work closely with system safety, data science, software, and fleet operations teams to understand their needs and integrate improvements that directly support our validation efforts.

Qualifications

• Experience: A PhD in a relevant field and/or 5+ years of experience working with machine learning models and data science methodologies in an industry setting.
• Technical Skills: Expertise in machine learning concepts, including model training, evaluation, and optimization. Strong programming skills in Python and experience with relevant machine learning libraries (e.g., PyTorch, TensorFlow, Jax). Experience with large-scale data processing and distributed computing.
• Domain Knowledge: Experience in robotics, autonomous vehicles, or a related field, with an understanding of challenges in perception, prediction, and planning.
• Mindset: Proven ability to drive progress independently, lead technical projects, and apply critical thinking to solve practical problems.
• Communication: Excellent communication skills and the ability to work effectively with cross-functional teams.

Bonus Qualifications

• Real-world impact as demonstrated in publications, patents, presentations, blog posts, etc.
• Familiarity with encoder-decoder or foundation models for prediction and planning.
• Experience with test scripting and data analysis languages like SQL.
• Experience with techniques for machine learning model interpretability and explainability.
• Familiarity with the challenges of fleet data collection and validation in the autonomous vehicle space.

Zoox also offers a comprehensive package of benefits, including paid time off (e.g. sick leave, vacation, bereavement), unpaid time off, Zoox Stock Appreciation Rights, Amazon RSUs, health insurance, long-term care insurance, long-term and short-term disability insurance, and life insurance.

In Summary: Zoox is on an ambitious journey to develop a full-stack autonomous mobility solution for cities and safely deploy a robotaxi service . We are looking for a Senior Machine Learning Engineer to join our team to help improve our automated testing and validation processes . Your work will significantly contribute to the speed and efficiency of our validation process .

En Español:

Ingeniero senior de aprendizaje automático, validación de autonomía

Zoox está en un ambicioso viaje para desarrollar una solución de movilidad autónoma completa para las ciudades y implementar de forma segura un servicio robotaxi.

Este papel está centrado en aplicar el aprendizaje automático de vanguardia para desarrollar y mejorar nuestros procesos de validación. Usted será fundamental para mejorar la eficiencia y escalabilidad de nuestras pruebas mediante muestreo a través de conjuntos masivos de datos donde los métodos tradicionales ya no son suficientes. Al trabajar con registros de flotas del mundo real y datos sintéticos, su trabajo afectará directamente cómo validamos cambios de software y garantizar que nuestro servicio robotaxi sea seguro y fiable.

Usted formará parte de una organización con un liderazgo fuerte y una cultura transparente y respetuosa que le permita alcanzar todo su potencial.

En este papel, usted:

• Iniciativas Técnicas Principales: Aplicará el aprendizaje automático moderno, incluyendo técnicas avanzadas como modelos de codificación y decodificación, a los problemas críticos de validación en la intersección entre ML y ciencia de datos.
• Mejorar la Interpretabilidad del Modelo: Usted será pionero en los métodos para comprender el funcionamiento interno de nuestros modelos de aprendizaje automático, cerrando la brecha entre los modelos "cajas negras" e ingeniería de sistemas.
• Mejorar la representación de características: ampliará y refinará las características y el espacio integrado que utilizan nuestros modelos para identificar y agrupar mejor escenarios interesantes de conducción. Esto implica aprovechar una comprensión profunda de la pila de manejo autónomo y aplicar el pensamiento de principios primordiales para derivar nuevas características impactantes.
• Integrar datos de rendimiento AV: Incorporará métricas e información sobre el desempeño del vehículo autónomo (AV) en el modelo para hacer que sus predicciones de riesgos sean más precisas y relevantes.
• Optimiza con la ciencia de datos: aplicará su experiencia en ciencias de los datos para optimizar modelos y metodologías de muestreo. Esto incluye analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones e ideas críticas que mejoran la capacidad del modelo para encontrar escenarios riesgosos o valiosos para la simulación.
• Colaboración interfuncional: trabajará estrechamente con los equipos de seguridad del sistema, ciencia de datos, software y operaciones de flota para comprender sus necesidades e integrar mejoras que apoyen directamente nuestros esfuerzos de validación.

Qualificaciones

• Experiencia: Doctorado en un campo relevante y/o más de 5 años de experiencia trabajando con modelos de aprendizaje automático y metodologías de ciencias de los datos en un entorno industrial.
• Habilidades técnicas: experiencia en conceptos de aprendizaje automático, incluida la capacitación de modelos, evaluación y optimización. Fuertes habilidades para programar en Python y experiencia con bibliotecas relevantes de aprendizajes automáticos (por ejemplo, PyTorch, TensorFlow, Jax). Experiencia en procesamiento de datos a gran escala y computación distribuida.
• Conocimiento de dominio: experiencia en robótica, vehículos autónomos o un campo relacionado, con una comprensión de los desafíos en la percepción, predicción y planificación.
• Mente: Capacidad comprobada para impulsar el progreso de forma independiente, dirigir proyectos técnicos y aplicar pensamiento crítico para resolver problemas prácticos.
• Comunicación: Excelentes habilidades de comunicación y capacidad para trabajar eficazmente con equipos interfuncionales.

Qualificaciones de bonificación

• Impacto en el mundo real como se demuestra en publicaciones, patentes, presentaciones, mensajes de blog, etc.
• Familiarización con el codificador-decodificador o los modelos de base para predicción y planificación.
• Experiencia en lenguajes de escritura y análisis de datos como SQL.
• Experiencia en técnicas de interpretación y explicabilidad del modelo de aprendizaje automático.
• Familiarización con los desafíos de la recopilación y validación de datos sobre flotas en el espacio del vehículo autónomo.

Zoox también ofrece un paquete completo de beneficios, incluido el tiempo libre remunerado (por ejemplo, licencia por enfermedad, vacaciones, duelo), los días libres no remunerados, derechos de apreciación de las acciones de Zoox, Amazon RSUs, seguro médico, seguro de atención a largo plazo, seguro para discapacidad a largo y corto plazo y seguro de vida.