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This role sits at the intersection of data curation, model evaluation, interpretability, and scientific data optimization.
You will collaborate with behavior modeling and architecture teams to make the data layer a first-class citizen.
Design principled data selection and sampling strategies to improve learning efficiency and generalization.
Identify and prioritize high-leverage data slices based on loss, uncertainty, rarity, and driving-relevant behaviors.
Design rigorous offline and on-road evaluation protocols to measure the impact of data-driven experiments.
Explore how data composition shapes model representations and decision-making across diverse driving scenarios.

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