Инженер ML, II – Восприятие

О компании

В Torc мы всегда верили, что технологии автономных транспортных средств изменят то, как мы путешествуем, перевозим грузы и ведем бизнес. Компания Torc, являющаяся лидером в области автономного вождения с 2007 года, уже более десяти лет занимается коммерциализацией наших решений вместе с опытными партнерами. Теперь мы являемся частью семьи Daimler и сосредоточены исключительно на разработке программного обеспечения для автоматизированных грузовых автомобилей, которое изменит способ перемещения грузов в мире.

Познакомьтесь с командой

Torc Sim — это платформа моделирования, созданная нашим подразделением Dataloop + Simulation, чтобы помочь командам Autonomy воспроизводить, пересчитывать, оценивать и визуализировать свои модели на основе реальных и синтетических данных вождения в большом масштабе. Это основа, которая превращает зарегистрированный диск в повторяемый и измеримый эксперимент, и мы работаем над тем, чтобы масштабировать наше влияние на всех наших пользователей Autonomy. Мы нанимаем инженера по машинному обучению, который будет находиться в центре этого роста: отчитываться перед Dataloop + Simulation, но ежедневно жить с одной или двумя командами Autonomy, чтобы стимулировать внедрение Torc Sim изнутри. Вы будете тем человеком, который будет следить за тем, чтобы задания по воспроизведению/перевычислению модели выполнялись в широком масштабе, чтобы полученные метрики были интерпретируемы и проверяемы, а инженеры могли визуализировать то, что делает их модель. Попутно вы станете постоянным экспертом по любой модели, с которой вы сотрудничаете, будь то модели восприятия или поведения, и сможете свободно переключаться между платформой моделирования и моделью автономии.

Что ты будешь делать

Выступайте в качестве встроенной точки контакта между Dataloop + Simulation и одной-двумя командами Autonomy, обеспечивая практическое внедрение Torc Sim. Внедрите сквозной поток данных: от платформы управления данными до среды моделирования и постоянного хранилища, работающего в любом масштабе. Встроенные модели автономии для масштабного выполнения рабочих процессов воспроизведения/пересчета, а также последующей оценки показателей. Обеспечьте внедрение инструментов визуализации и верните улучшения UI/UX для нашего журнала разработки. Станьте экспертом в предметной области по моделям, которыми владеет ваша партнерская команда (например, камера, лидар, намерение транспортного средства, отслеживание объектов), чтобы вы могли внедрять и владеть интеграциями. Отладка проблем, охватывающих весь стек, от приема данных и выполнения моделирования до хранилища и метрик, и доведение их до решения. Преобразуйте отзывы инженеров Autonomy на местах в конкретные требования для дорожной карты продукта Dataloop + Simulation. Документируйте рабочие процессы и привлекайте новых пользователей, чтобы внедрение выходило за рамки вашей собственной практической поддержки.

Что вам понадобится для успеха

Степень бакалавра в области компьютерных наук, робототехники, электротехники или смежных технических областей плюс компетенции, обычно приобретаемые за счет опыта работы более 4 лет, ИЛИ степень магистра в соответствующей области плюс опыт работы от 0 до 3 лет. Сильные навыки Python и опыт построения или эксплуатации конвейеров данных в больших масштабах. Опыт работы с моделированием, воспроизведением или проверкой модели. Знакомство с моделями автономного или робототехнического машинного обучения (восприятие, отслеживание, прогнозирование или планирование) и данными, которые они потребляют. Комфортная работа в облачном хранилище и на вычислениях. Сильные навыки межкомандного общения. Склонность к практическому решению проблем.

Бонусные баллы

Предыдущий опыт работы в должности инженера по передовому развертыванию, инженера по решениям или встроенной платформы. Практический опыт работы с моделями камеры, лидара, намерения транспортного средства или отслеживания объектов. Опыт работы с системами моделирования или воспроизведения для автономных транспортных средств или робототехники. Знакомство с инструментами визуализации, такими как Foxglove, OpenGL или Three.js. Опыт работы с большими форматами данных датчиков (MCAP, Parquet) и соответствующими инструментами обработки (PyArrow, Daft, Pandas). Опыт работы с платформами распределенных вычислений/оркестрации (Ray, Anyscale, AWS HyperPods). Опыт использования инфраструктуры как кода (Terraform) и систем CI (GitHub Actions).

Место работы: На эту должность мы нанимаем удаленных сотрудников в США и Канаде.

Преимущества работы Торком на постоянной основе

Конкурентоспособный компенсационный пакет, включающий бонусную часть и опционы на акции. 100% оплачиваемые медицинские, стоматологические и офтальмологические премии для сотрудников, работающих полный рабочий день. План 401K с 6% совпадением с работодателем. Гибкий график и щедрый оплачиваемый отпуск (доступен сразу после даты начала). Закрытие офисов компании в праздники. AD+D и страхование жизни.

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