Мы используем технические cookie и обезличенный журнал посещений Zorky. Яндекс Метрику (данные хранятся на серверах в РФ) включаем только с вашего согласия. Данные не продаём. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky в тестовом режиме — всё бесплатно. Вакансии и страницы компаний открыты всем; ссылки на объявления и личная подборка — после регистрации. Зарегистрироваться →
← Все вакансии

MLE, Data Enrichment

Уровень не указанofficeLondon, United Kingdom, GB →2нед назад
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
simulationevaluationvalidation
Показать компанию и ссылку
Бесплатно, после входа в кабинет.
Откликнуться
Загрузите резюме — работодатели и рекрутеры из разных стран, которым нужен ваш профиль, смогут написать вам напрямую.
Отправить резюме →
Описание

Before the detail, here's the challenge you'd help us solve.

We build the embodied intelligence that moves real vehicles safely, and the ecosystem a billion machines will run on in the future. Very few people in AI can say this. Every role here, whatever the team, plugs into that.

Here’s what this particular role covers.

🛠️ About our Data Enrichment Teams

Our Data Enrichment team builds the ground-truth datasets and classifiers that describe complex driving scenes across […]'s data corpus. Drawing on […]'s World Foundation Model, we help teams find rare scenarios, expose performance gaps and develop better perception and driving models, supporting the safety and reliability of […]'s ADAS and AI Driver products. As a Machine Learning Engineer, Data Enrichment, you will tackle computer vision problems spanning road geometry, spatial relationships, road users and driving behaviour.

🧠 Your day-to-day

  • Work with internal customers to define scene and scenario attributes, dataset requirements and measurable acceptance criteria for annotations and classifiers
  • Design and refine annotation tasks and labelling instructions, using pilots, annotator agreement and expert review to resolve ambiguity and measure quality
  • Curate and deliver ground-truth datasets for other teams to train and evaluate models, addressing rare scenarios, class imbalance and coverage across countries and vehicle platforms
  • Build and evaluate computer vision models that draw on […]'s World Foundat
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью. Отправьте резюме — и работодатели смогут написать вам сами.
Пожаловаться на вакансию
Срочный вопрос? Напишите @termdocs