Inżynier ML, II – Percepcja

O firmie

W Torc zawsze wierzyliśmy, że technologia pojazdów autonomicznych zmieni sposób, w jaki podróżujemy, przewozimy towary i prowadzimy działalność gospodarczą. Będąc liderem autonomicznej jazdy od 2007 roku, Torc spędził ponad dekadę na komercjalizacji naszych rozwiązań z doświadczonymi partnerami. Obecnie będąc częścią rodziny Daimler, koncentrujemy się wyłącznie na opracowywaniu oprogramowania dla zautomatyzowanych samochodów ciężarowych, które zmieni sposób, w jaki świat transportuje towary.

Poznaj zespół

Torc Sim to platforma symulacyjna zbudowana przez nasz dział Dataloop + Simulation, aby pomóc zespołom Autonomy odtwarzać, ponownie obliczać, oceniać i wizualizować swoje modele na podstawie rzeczywistych i syntetycznych danych dotyczących jazdy na dużą skalę. Jest to szkielet, który zamienia zarejestrowany dysk w powtarzalny, mierzalny eksperyment i pracujemy nad skalowaniem naszego wpływu na wszystkich użytkowników Autonomii. Zatrudniamy inżyniera ds. uczenia maszynowego, który będzie w centrum tego rozwoju: będzie raportował do Dataloop + Simulation, ale na co dzień będzie współpracował z jednym lub dwoma zespołami Autonomii, aby od wewnątrz wspierać wdrażanie Torc Sim. Będziesz osobą, która dopilnuje, aby zadania odtwarzania/ponownego obliczenia zespołu modelowego działały na dużą skalę, aby uzyskiwane metryki były możliwe do interpretacji i kontroli oraz aby inżynierowie mogli wizualizować, co robi ich model. Po drodze staniesz się ekspertem-rezydentem w zakresie dowolnego modelu, z którym będziesz współpracować, niezależnie od tego, czy będzie to model Percepcji, czy Zachowania, dzięki czemu będziesz mógł płynnie przełączać się między platformą symulacyjną a modelem autonomii.

Co zrobisz

Działaj jako wbudowany punkt kontaktowy pomiędzy Dataloop + Simulation a jednym lub dwoma zespołami Autonomii, kierując praktycznym przyjęciem Torc Sim. Wdrażaj kompleksowy przepływ danych: platformę operacji danych, środowisko symulacyjne i trwałą pamięć masową działającą na dużą skalę. Wbudowane modele autonomiczne umożliwiające wykonywanie procesów odtwarzania/ponownego obliczania na dużą skalę, a także późniejszą ocenę wskaźników. Zapewnij przyjęcie narzędzi do wizualizacji i przywróć ulepszenia interfejsu użytkownika/UX w ramach naszych zaległości programistycznych. Zostań ekspertem domeny w zakresie modeli, które posiada Twój zespół partnerski (na przykład kamera, Lidar, zamiar pojazdu, śledzenie obiektów), aby móc wdrażać i posiadać integracje. Debuguj problemy obejmujące cały stos, od pozyskiwania danych, przez wykonanie symulacji, po pamięć masową i metryki, oraz prowadź je do rozwiązania. Przełóż opinie inżynierów Autonomy na konkretne wymagania dotyczące planu działania produktu Dataloop + Simulation. Dokumentuj przepływy pracy i wdrażaj nowych użytkowników, dzięki czemu wdrożenie wykracza poza Twoje własne praktyczne wsparcie.

Czego będziesz potrzebować, aby odnieść sukces

Licencjat z informatyki, robotyki, elektrotechniki lub pokrewnej dziedziny techniki oraz kompetencje nabyte zazwyczaj w ciągu ponad 4 lat doświadczenia, LUB tytuł magistra w pokrewnej dziedzinie plus 0-3 lata doświadczenia. Dobra znajomość języka Python i doświadczenie w budowaniu lub obsłudze potoków danych na dużą skalę. Doświadczenie w pracy z symulacją, powtórką lub walidacją modelu. Znajomość autonomicznych lub robotycznych modeli ML (percepcji, śledzenia, przewidywania lub planowania) i danych, które wykorzystują. Komfort pracy w chmurze i w chmurze. Silne umiejętności komunikacji między zespołami. Nastawienie na praktyczne rozwiązywanie problemów.

Dodatkowe punkty

Wcześniejsze doświadczenie na stanowisku inżyniera oddelegowanego do przodu, inżyniera rozwiązań lub roli platformy wbudowanej. Praktyczne doświadczenie w szczególności z kamerą, Lidarem, intencją pojazdu lub modelami śledzenia obiektów. Doświadczenie w zakresie struktur symulacyjnych lub powtórkowych dla pojazdów autonomicznych lub robotyki. Znajomość narzędzi do wizualizacji, takich jak Foxglove, OpenGL lub Three.js. Doświadczenie z dużymi formatami danych z czujników (MCAP, Parquet) i powiązanymi narzędziami do przetwarzania (PyArrow, Daft, Pandas). Doświadczenie z rozproszonymi platformami obliczeniowymi/orkiestracją (Ray, Anyscale, AWS HyperPods). Doświadczenie w zakresie infrastruktury jako kodu (Terraform) i systemów CI (Akcje GitHub).

Miejsce pracy: Na to stanowisko zatrudniamy Remote w Stanach Zjednoczonych i Kanadzie.

Korzyści z bycia pełnoetatowym Torc'rem

Konkurencyjny pakiet wynagrodzeń obejmujący składnik premiowy i opcje na akcje. 100% opłaconych składek medycznych, dentystycznych i okulistycznych dla pracowników zatrudnionych w pełnym wymiarze czasu pracy. Plan 401K z 6% dopasowaniem pracodawcy. Elastyczność w harmonogramie i hojny płatny urlop (dostępny natychmiast po dacie rozpoczęcia). Zamknięcie biur w okresie świątecznym w całej firmie. AD+D i ubezpieczenie na życie.

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