Ingénieur ML, II – Perception

À propos de l'entreprise

Chez Torc, nous avons toujours pensé que la technologie des véhicules autonomes transformerait notre façon de voyager, de déplacer des marchandises et de faire des affaires. Leader de la conduite autonome depuis 2007, Torc a passé plus d'une décennie à commercialiser nos solutions avec des partenaires expérimentés. Faisant désormais partie de la famille Daimler, nous nous concentrons uniquement sur le développement de logiciels pour camions automatisés afin de transformer la façon dont le monde transporte les marchandises.

Rencontrez l'équipe

Torc Sim est la plateforme de simulation construite par notre division Dataloop + Simulation pour aider les équipes Autonomy à rejouer, recalculer, évaluer et visualiser leurs modèles par rapport à des données de conduite réelles et synthétiques à grande échelle. Il s'agit de l'épine dorsale qui transforme un lecteur enregistré en une expérience reproductible et mesurable, et nous travaillons à étendre notre impact à tous nos utilisateurs d'Autonomy. Nous recrutons un ingénieur en apprentissage automatique pour être au centre de cette croissance : relevant de Dataloop + Simulation mais vivant au quotidien avec une ou deux équipes Autonomy pour piloter l'adoption de Torc Sim de l'intérieur. Vous serez la personne qui veillera à ce que les tâches de relecture/recalcul d'une équipe modèle s'exécutent à grande échelle, que les métriques qui en sortent soient interprétables et vérifiables, et que les ingénieurs puissent visualiser ce que fait leur modèle. En cours de route, vous deviendrez l'expert résident sur le modèle avec lequel vous êtes en partenariat, qu'il s'agisse de modèles de perception ou de comportement, de sorte que vous traduisez couramment entre la plate-forme de simulation et le modèle d'autonomie.

Ce que tu feras

Agir en tant que point de contact intégré entre Dataloop + Simulation et une à deux équipes Autonomy, favorisant l'adoption pratique de Torc Sim. Implémentez le flux de données de bout en bout : de la plateforme d'opérations de données à l'environnement de simulation en passant par le stockage persistant fonctionnant à grande échelle. Intégrez des modèles d’autonomie pour exécuter des flux de travail de relecture/recalcul à grande échelle, ainsi que l’évaluation des métriques ultérieures. Assurer l'adoption des outils de visualisation et apporter des améliorations UI/UX pour notre backlog de développement. Devenez un expert du domaine sur le(s) modèle(s) que votre équipe partenaire possède (par exemple caméra, Lidar, intention de véhicule, suivi d'objets) afin de pouvoir mettre en œuvre et posséder des intégrations. Déboguez les problèmes qui couvrent l'ensemble de la pile, depuis l'ingestion de données, en passant par l'exécution de simulations, jusqu'au stockage et aux métriques, et conduisez-les jusqu'à leur résolution. Traduisez les retours sur le terrain des ingénieurs d'Autonomy en exigences concrètes pour la feuille de route du produit Dataloop + Simulation. Documentez les flux de travail et intégrez de nouveaux utilisateurs afin que l'adoption s'étende au-delà de votre propre assistance pratique.

Ce dont vous aurez besoin pour réussir

Baccalauréat en informatique, robotique, génie électrique ou dans un domaine technique connexe plus compétences généralement acquises au cours de 4+ années d'expérience, OU Master dans un domaine connexe plus 0 à 3+ années d'expérience. Solides compétences en Python et expérience dans la création ou l’exploitation de pipelines de données à grande échelle. Expérience de travail avec la simulation, la relecture ou la validation de modèles. Familiarité avec les modèles ML d'autonomie ou de robotique (perception, suivi, prédiction ou planification) et les données qu'ils consomment. Confort de travail sur le stockage et le calcul cloud. Solides compétences en communication entre les équipes. Un penchant pour la résolution pratique des problèmes.

Points bonus

Expérience préalable dans un rôle d'ingénieur déployé vers l'avant, d'ingénieur de solutions ou de plate-forme embarquée. Expérience pratique avec les modèles de caméra, Lidar, d'intention de véhicule ou de suivi d'objets en particulier. Expérience avec des frameworks de simulation ou de relecture pour les véhicules autonomes ou la robotique. Familiarité avec les outils de visualisation tels que Foxglove, OpenGL ou Three.js. Expérience avec les grands formats de données de capteurs (MCAP, Parquet) et les outils de traitement associés (PyArrow, Daft, Pandas). Expérience avec les frameworks de calcul/orchestration distribués (Ray, Anyscale, AWS HyperPods). Expérience d'infrastructure en tant que code (Terraform) et de systèmes CI (GitHub Actions).

Lieu de travail : Pour ce poste, nous recrutons à distance aux États-Unis et au Canada.

Avantages d’être un Torc’r à temps plein

Un programme de rémunération compétitif qui comprend une composante bonus et des options d'achat d'actions. Primes médicales, dentaires et visuelles payées à 100 % pour les employés à temps plein. Plan 401K avec une contrepartie de 6 % de l'employeur. Flexibilité d'horaire et congés payés généreux (disponibles immédiatement après la date de début). Fermetures des bureaux pendant les vacances à l'échelle de l'entreprise. AD+D et assurance vie.

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