Senior Machine Learning Engineer - ML Agents and Planning Job at Zoox in San Mat

ML Agents And Planning Machine Learning Engineer

The offline driving intelligence team is responsible for developing foundation models for ML agents and planning, applying them off-vehicle to provide generalization capabilities to simulation and validation. Our team collaborates closely with the planner, simulation, and validation teams to develop and validate our driving performance. As an ML agents and planning machine learning engineer you will work on the bleeding edge of the industry, developing novel machine learning pipelines and models to predict the behavior of other agents in the world and planning the best course of action for the ego vehicle.

In this role, you will...

• Develop new deep learning models that use imitation learning and reinforcement learning to generate driving plans for human-like agents.
• Work on novel techniques to estimate the quality of those driving plans along the dimensions of safety, progress, comfort, and realism.
• Contribute to our large-scale machine learning infrastructure to discover new solutions and push the boundaries of the field.
• Develop metrics and tools to analyze errors and understand improvements of our systems.
• Collaborate with engineers on perception, planning, simulation, and validation to solve the overall autonomous driving problem.

Qualifications

• PhD degree in computer science or related field +1y of professional experience (top tier publications can remove the need for the year of experience) or, MSc +5y of professional experience in a relevant field.
• Experience in planning and/or prediction using reinforcement learning techniques.
• Experience with training and deploying transformer-based model architectures.
• Experience with production machine learning pipelines: dataset creation, training frameworks, metrics pipelines.
• Fluency in Python with a basic understanding of C++.

Bonus qualifications

• Top tier publications (NeurIPS, ICML, CVPR)

$242,000 - $290,000 a year

There are three major components to compensation for this position: salary, Amazon restricted stock units (RSUs), and Zoox stock appreciation rights. A sign-on bonus may be offered as part of the compensation package. The listed range applies only to the base salary. Compensation will vary based on geographic location and level. Leveling, as well as positioning within a level, is determined by a range of factors, including, but not limited to, a candidate's relevant years of experience, domain knowledge, and interview performance. The salary range listed in this posting is representative of the range of levels Zoox is considering for this position.

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: The offline driving intelligence team is responsible for developing foundation models for ML agents and planning, applying them off-vehicle to provide generalization capabilities to simulation and validation . The salary range listed is representative of the range of levels Zoox is considering for this position . Zoox also offers a comprehensive package of benefits, including paid time off (e.g. vacation, bereavement), unpaid time off, and Zoox stock appreciation rights .

En Español:

Los agentes del ML y la planificación Ingeniero de aprendizaje automático

El equipo de inteligencia de conducción fuera de línea es responsable del desarrollo de modelos fundacionales para los agentes ML y la planificación, aplicándolos fuera del vehículo para proporcionar capacidades generalizadoras a la simulación y validación. Nuestro equipo colabora estrechamente con el planificador, simulación y equipos de validación para desarrollar y validar nuestro rendimiento de manejo.

En este papel, usted...

• Desarrollar nuevos modelos de aprendizaje profundo que utilicen el aprendizaje por imitación y refuerzo para generar planes de conducción para agentes similares a los humanos.
• Trabajar en nuevas técnicas para estimar la calidad de esos planes de conducción a lo largo de las dimensiones de seguridad, progreso, confort y realismo.
• Contribuir a nuestra infraestructura de aprendizaje automático a gran escala para descubrir nuevas soluciones y ampliar los límites del campo.
• Desarrollar métricas y herramientas para analizar errores y comprender mejoras en nuestros sistemas.
• Colaborar con los ingenieros en la percepción, planificación, simulación y validación para resolver el problema general de conducción autónoma.

Qualificaciones

• Un doctorado en informática o un campo relacionado +1y de experiencia profesional (las publicaciones superiores pueden eliminar la necesidad del año de experiencia) o, una maestría +5y de experiencias profesionales en un ámbito relevante.
• Experiencia en la planificación y/o predicción utilizando técnicas de aprendizaje por refuerzo.
• Experiencia en la formación y el despliegue de arquitecturas modelo basadas en transformadores.
• Experiencia con las líneas de aprendizaje automático en producción: creación de conjuntos de datos, marcos de formación y métricas.
• Fluidez en Python con una comprensión básica de C++.

Qualificaciones de bonificación

• Publicaciones de primer nivel (NeurIPS, ICML, CVPR)

$242.000 - $290.000 al año

Hay tres componentes principales para la compensación de este puesto: salario, unidades de acciones restringidas (RSU) de Amazon y derechos de apreciación de las acciones de Zoox. Un bono de registro puede ofrecerse como parte del paquete de compensación. El rango listado se aplica solo al sueldo base. La remuneración variará según la ubicación geográfica y el nivel.

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, los derechos a apreciar las acciones de Zoox, Amazon RSUs, seguro médico, seguro de cuidado a largo plazo, seguro para discapacidad a largo y corto plazo y seguro de vida.