États-Unis
Roku
Avride
Data Scientist – AV Metrics & Evaluation Analytics
États-Unis
Austin, Texas, United States
PythonSQL
Traduction automatique. Consultez l’original.
À PROPOS DE L'ÉQUIPE
Notre équipe se consacre à faire progresser l'avenir de la technologie de conduite autonome en développant les métriques et les cadres d'évaluation qui garantissent la sécurité, la performance et la préparation des systèmes de conduite autonome. Nous travaillons en étroite collaboration avec les équipes d'ingénierie pour analyser les données de conduite réelles et simulées, permettant des décisions basées sur les données qui accélèrent la commercialisation des véhicules autonomes. Notre travail a un impact direct sur des questions critiques telles que : « Dans quelle mesure le véhicule gère-t-il les intersections complexes ? Offre-t-il une expérience sûre pour le passager pendant les manœuvres ? Comment validons-nous statistiquement la préparation au déploiement urbain ? »
À PROPOS DU POSTE
Nous recherchons un Data Scientist expérimenté pour rejoindre notre équipe et jouer un rôle central dans la définition et l'évaluation de la performance des systèmes de véhicules autonomes. Vous concevrez et mettrez en œuvre des métriques quantitatives pour évaluer le comportement de conduite, la conformité à la sécurité et le confort des passagers. Votre travail impliquera l'analyse de grands ensembles de données, l'application de méthodes statistiques et la collaboration avec des équipes interfonctionnelles pour garantir que nos systèmes de conduite autonome répondent aux normes les plus élevées de sécurité et de fiabilité. Ce poste offre l'opportunité d'avoir un impact significatif sur l'avenir de la technologie de conduite autonome.
VOS MISSIONS
- Analyser les données issues d'expériences réelles et simulées de véhicules autonomes pour évaluer la performance du système.
- Développer et affiner des métriques quantitatives (basées sur des règles et sur le ML) pour évaluer le comportement de conduite, la sécurité et le confort des passagers.
- Appliquer l'inférence statistique et les tests d'hypothèses pour valider la sensibilité et la fiabilité des métriques.
- Collaborer avec les équipes de logiciels d'autonomie, de simulation et de sécurité pour prioriser les améliorations basées sur des informations basées sur les données.
- Construire des pipelines de données évolutifs pour automatiser le calcul et le reporting des métriques.
- Examiner les journaux de conduite et participer à des essais sur route pour ancrer les analyses dans la performance réelle.
VOTRE PROFIL
- 2+ années d'expérience en science des données, statistiques appliquées ou développement de métriques.
- Maîtrise de Python et SQL pour l'analyse de données.
- Solide expérience en méthodes statistiques (par exemple, tests A/B, intervalles de confiance, régression).
- Expérience dans la conception de métriques pour évaluer des systèmes complexes (par exemple, robotique, systèmes autonomes ou logiciels à grande échelle).
- Capacité à communiquer des résultats techniques à des parties prenantes interfonctionnelles.
ATOUTS
- Expérience avec le machine learning (par exemple, évaluation de modèles, ingénierie de caractéristiques).
- Connaissance des outils Big Data (Spark, Hadoop, MapReduce).
- Connaissance de la réglementation routière ou des normes de sécurité automobile (par exemple, NHTSA).
#LS-MS1
Les candidats doivent être autorisés à travailler aux États-Unis. L'employeur n'offre pas de relocalisation, de parrainage, et les options de travail à distance ne sont pas disponibles.
Avride est un employeur garantissant l'égalité des chances et s'engage à fournir des aménagements raisonnables aux candidats et employés qualifiés ayant des handicaps pour garantir qu'ils aient un accès égal aux opportunités d'emploi. Avride se conforme à l'Americans with Disabilities Act (ADA). Si vous avez besoin d'un aménagement raisonnable pour vous aider dans le processus de candidature ou d'embauche, ou pour accomplir les fonctions essentielles d'un poste, veuillez envoyer un e-mail à [email protected] [[email protected]].
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