Software Engineer - Learned Trajectory Machine Learning Engineer Job at Zoox in

Software Engineer - Learned Trajectory Machine Learning Engineer

The Prediction & Behavior ML team is responsible for developing machine learning (ML) algorithms that learn and predict behaviors from data, applying them both on-vehicle to influence driving behavior and off-vehicle to provide ML capabilities to simulation and validation. Given the tight integration of behavior forecasting and motion planning, our team collaborates closely with the Planner team to advance overall vehicle behavior. We also work closely with our Perception, Simulation, and Systems Engineering teams to accelerate our ability to validate our driving performance.

As a Learned Trajectory Machine Learning Engineer you will be responsible for developing deep learned models that produce trajectories for our vehicles to drive. Given the tight integration of behavior prediction and motion planning, you will closely collaborate with the Planner and Perception teams in the advancement of our overall vehicle behavior.

In this role, you will:

• Develop new deep learning models that use imitation learning and reinforcement learning to generate driving plans for our autonomous vehicle. You will also work on techniques to estimate the quality of those driving plans along the dimensions of safety, progress, comfort etc.
• Leverage 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, and Simulation to solve the overall Autonomous Driving problem in complex urban environments

Qualifications

• BS, MS, or PhD degree in computer science or related field
• Experience with training and deploying transformer-based model architectures and reinforcement learning
• Experience with production Machine Learning pipelines: dataset creation, training frameworks, metrics pipelines
• Fluency in C++ or Fluency in Python with a basic understanding of C++
• Extensive experience with programming and algorithm design
• Strong mathematics skills

Bonus Qualifications

• Conference or Journal publications in Machine Learning or Robotics related venues
• Prior experience with Prediction and/or autonomous vehicles or robotics in general

$189,000 - $270,000 a year

Base Salary Range

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.

Zoox is developing the first ground-up, fully autonomous vehicle fleet and the supporting ecosystem required to bring this technology to market. Sitting at the intersection of robotics, machine learning, and design, Zoox aims to provide the next generation of mobility-as-a-service in urban environments. We're looking for top talent that shares our passion and wants to be part of a fast-moving and highly execution-oriented team.

If you need an accommodation to participate in the application or interview process please reach out to accommodations@zoox.com or your assigned recruiter. You do not need to match every listed expectation to apply for this position. Here at Zoox, we know that diverse perspectives foster the innovation we need to be successful, and we are committed to building a team that encompasses a variety of backgrounds, experiences, and skills.

In Summary: Zoox is developing the first ground-up, fully autonomous vehicle fleet and the supporting ecosystem required to bring this technology to market . As a Learned Trajectory Machine Learning Engineer you will be responsible for developing deep learned models that produce trajectories for our vehicles to drive . Zoox aims to provide the next generation of mobility-as-a-service in urban environments .

En Español:

Ingeniero de software: ingeniero del aprendizaje automático

El equipo Prediction & Behavior ML es responsable de desarrollar algoritmos de aprendizaje automático (ML) que aprenden y predicen comportamientos a partir de datos, aplicándolos tanto en el vehículo para influir en el comportamiento de conducción como fuera del vehículo para proporcionar capacidades de ML a la simulación y validación. Dada la estrecha integración de pronóstico de comportamiento y planificación de movimiento, nuestro equipo colabora estrechamente con el equipo Planner para avanzar en el comportamento general del vehículo.

Como Ingeniero de Aprendizaje de Máquina de Trayectoria Aprendida, usted será responsable del desarrollo de modelos profundamente aprendidos que producen trayectorias para nuestros vehículos. Dado la estrecha integración de predicción de comportamiento y planificación de movimiento, colaborará estrechamente con los equipos Planificador y Perceptor en el avance de nuestro comportamiento general del vehículo.

En este papel, usted:

• Desarrollar nuevos modelos de aprendizaje profundo que utilicen el aprendizaje por imitación y refuerzo para generar planes de conducción para nuestro vehículo autónomo.
• Aprovechar 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 Percepción, Planificación y Simulación para resolver el problema general de la conducción autónoma en entornos urbanos complejos

Qualificaciones

• Licenciatura en Ciencias de la Computación o campo relacionado
• Experiencia con la formación y el despliegue de arquitecturas modelo basadas en transformadores y aprendizaje por refuerzo
• Experiencia con las líneas de producción del aprendizaje automático: creación de conjuntos de datos, marcos de formación y métricas
• Fluencia en C++ o fluidez en Python con una comprensión básica de C++
• Extensa experiencia en programación y diseño de algoritmos
• Fuertes habilidades matemáticas

Qualificaciones de bonificación

• Publicaciones de conferencias o revistas en centros relacionados con el aprendizaje automático y la robótica
• Experiencia previa con la predicción y/o vehículos autónomos o robótica en general

$189.000 - $270.000 al año

Rango de salario básico

Hay tres componentes principales para la compensación de este puesto: salario, Amazon Restricted Stock Units (RSUs) y Zoox Stock Appreciation Rights. Un bono de registro puede ser ofrecido como parte del paquete de indemnización. El rango listado solo se aplica al sueldo base. La remuneración variará según la ubicación geográfica y el nivel.

Zoox está desarrollando la primera flota de vehículos completamente autónomos y el ecosistema de apoyo necesario para llevar esta tecnología al mercado. Situado en la intersección de robótica, aprendizaje automático y diseño, Zoox tiene como objetivo proporcionar a la próxima generación de movilidad como servicio en entornos urbanos. Buscamos mejores talentos que compartan nuestra pasión y quieran formar parte de un equipo rápido y altamente orientado a la ejecución.

Si necesita un alojamiento para participar en el proceso de solicitud o entrevista, comuníquese con accommodations@zoox.com o su reclutador asignado. No es necesario que coincida con todas las expectativas enumeradas para solicitar este puesto. Aquí en Zoox sabemos que diversas perspectivas fomentan la innovación que necesitamos para tener éxito y estamos comprometidos a construir un equipo que abarca una variedad de antecedentes, experiencias y habilidades.