ML-Ingenieur, II – Wahrnehmung

Über das Unternehmen

Bei Torc waren wir schon immer davon überzeugt, dass die autonome Fahrzeugtechnologie die Art und Weise, wie wir reisen, Fracht transportieren und Geschäfte machen, verändern wird. Torc ist seit 2007 führend im Bereich autonomes Fahren und hat über ein Jahrzehnt damit verbracht, unsere Lösungen mit erfahrenen Partnern zu kommerzialisieren. Als Teil der Daimler-Familie konzentrieren wir uns ausschließlich auf die Entwicklung von Software für automatisierte Lkw, um die Art und Weise zu verändern, wie der Güterverkehr weltweit transportiert wird.

Lernen Sie das Team kennen

Torc Sim ist die Simulationsplattform, die von unserer Abteilung Dataloop + Simulation entwickelt wurde, um Autonomieteams dabei zu helfen, ihre Modelle im großen Maßstab anhand realer und synthetischer Fahrdaten abzuspielen, neu zu berechnen, zu bewerten und zu visualisieren. Es ist das Rückgrat, das eine protokollierte Fahrt in ein wiederholbares, messbares Experiment verwandelt, und wir arbeiten daran, unsere Wirkung auf alle unsere Autonomy-Benutzer auszuweiten. Wir stellen einen Ingenieur für maschinelles Lernen ein, der im Mittelpunkt dieses Wachstums steht: Er berichtet an Dataloop + Simulation, lebt aber Tag für Tag mit einem oder zwei Autonomy-Teams zusammen, um die Einführung von Torc Sim von innen heraus voranzutreiben. Sie sind die Person, die dafür sorgt, dass die Wiedergabe-/Neuberechnungsaufgaben eines Modellteams in großem Maßstab ausgeführt werden, dass die resultierenden Metriken interpretierbar und überprüfbar sind und dass Ingenieure visualisieren können, was ihr Modell tut. Auf dem Weg dorthin werden Sie zum ortsansässigen Experten für jedes Modell, mit dem Sie zusammenarbeiten, egal ob es sich um Wahrnehmungs- oder Verhaltensmodelle handelt, sodass Sie fließend zwischen Simulationsplattform und Autonomiemodell übersetzen können.

Was Sie tun werden

Fungieren Sie als eingebetteter Kontaktpunkt zwischen Dataloop + Simulation und ein bis zwei Autonomy-Teams und treiben Sie die praktische Einführung von Torc Sim voran. Implementieren Sie den End-to-End-Datenfluss: von der Datenbetriebsplattform über die Simulationsumgebung bis hin zum persistenten Speicher, der in großem Maßstab ausgeführt wird. Integrieren Sie Autonomy-Modelle, um Wiedergabe-/Neuberechnungsworkflows im großen Maßstab sowie die anschließende Metrikauswertung auszuführen. Stellen Sie sicher, dass die Visualisierungstools übernommen werden, und sorgen Sie für UI/UX-Verbesserungen für unseren Entwicklungsrückstand. Werden Sie ein Domänenexperte für die Modelle, die Ihr Partnerteam besitzt (z. B. Kamera, Lidar, Fahrzeugabsicht, Objektverfolgung), damit Sie Integrationen implementieren und besitzen können. Debuggen Sie Probleme, die sich über den gesamten Stack erstrecken, von der Datenaufnahme über die Simulationsausführung bis hin zu Speicherung und Metriken, und führen Sie sie zu einer Lösung. Übersetzen Sie das Feedback der Autonomy-Ingenieure vor Ort in konkrete Anforderungen für die Produkt-Roadmap von Dataloop + Simulation. Dokumentieren Sie Arbeitsabläufe und binden Sie neue Benutzer ein, damit die Akzeptanz über Ihren eigenen praktischen Support hinausgeht.

Was Sie brauchen, um erfolgreich zu sein

Bachelor-Abschluss in Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder einem verwandten technischen Bereich plus Kompetenzen, die in der Regel durch mehr als vierjährige Erfahrung erworben werden, ODER Master-Abschluss in einem verwandten Bereich plus mehr als 0-3 Jahre Erfahrung. Starke Python-Kenntnisse und Erfahrung im Aufbau oder Betrieb von Datenpipelines in großem Maßstab. Erfahrung in der Arbeit mit Simulation, Wiedergabe oder Modellvalidierung. Vertrautheit mit Autonomie- oder Robotik-ML-Modellen (Wahrnehmung, Verfolgung, Vorhersage oder Planung) und den von ihnen verbrauchten Daten. Bequemes Arbeiten über Cloud-Speicher und Computing hinweg. Starke teamübergreifende Kommunikationsfähigkeiten. Eine Tendenz zur praktischen Problemlösung.

Bonuspunkte

Vorherige Erfahrung in einer vorwärtsgerichteten Ingenieur-, Lösungsingenieur- oder Embedded-Plattform-Rolle. Praktische Erfahrung speziell mit Kamera-, Lidar-, Fahrzeugabsichts- oder Objektverfolgungsmodellen. Erfahrung mit Simulations- oder Replay-Frameworks für autonome Fahrzeuge oder Robotik. Vertrautheit mit Visualisierungstools wie Foxglove, OpenGL oder Three.js. Erfahrung mit großen Sensordatenformaten (MCAP, Parquet) und zugehörigen Verarbeitungstools (PyArrow, Daft, Pandas). Erfahrung mit verteilten Rechen-/Orchestrierungs-Frameworks (Ray, Anyscale, AWS HyperPods). Infrastructure-as-Code-Erfahrung (Terraform) und CI-Systeme (GitHub Actions).

Arbeitsort: Für diese Position stellen wir Remote-Mitarbeiter in den USA und Kanada ein.

Vorteile, ein Vollzeit-Torc’r zu sein

Ein wettbewerbsfähiges Vergütungspaket, das eine Bonuskomponente und Aktienoptionen umfasst. 100 % bezahlte medizinische, zahnmedizinische und augenärztliche Prämien für Vollzeitmitarbeiter. 401K-Plan mit einer Arbeitgeberbeteiligung von 6 %. Flexibilität im Zeitplan und großzügiger bezahlter Urlaub (verfügbar sofort nach dem Startdatum). Unternehmensweite Schließung von Büros während der Feiertage. AD+D und Lebensversicherung.

Quelle: Jobspresso (https://jobspresso.co/job/ml-engineer-ii-perception/)