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Machine Learning Engineer, Data & Systems

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Develop foundation-scale data sets and training recipes to enable scalable model training.
Create methods and recipes for labeling data at foundation-scale, including human and machine labeling workflows.
Build continuous data intake, selection, and incremental updates for large models with automated data collection and flywheels.
Develop evaluation methodologies to assess real-world performance and detect regressions in model updates.
Create and maintain ground-truth-free performance metrics for monitoring system behavior in production.
Collaborate across teams to integrate data and models into onboard and offboard hardware, and contribute to reproducible ML practices.

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