ML Engineer, II – Сприйняття

Про компанію

У Torc ми завжди вірили, що технологія автономних транспортних засобів змінить те, як ми подорожуємо, перевозимо вантажі та ведемо бізнес. Компанія Torc, лідер у галузі автономного водіння з 2007 року, витратила більше десяти років на комерціалізацію наших рішень разом із досвідченими партнерами. Тепер ми є частиною родини Daimler і зосереджені виключно на розробці програмного забезпечення для автоматизованих вантажівок, щоб змінити спосіб перевезення вантажів у світі.

Знайомство з командою

Torc Sim — це платформа моделювання, створена нашим підрозділом Dataloop + Simulation, щоб допомогти командам Autonomy відтворювати, повторно обчислювати, оцінювати та візуалізувати свої моделі на основі реальних і синтетичних даних водіння в масштабі. Це основа, яка перетворює зареєстрований диск на повторюваний експеримент, який можна вимірювати, і ми працюємо над тим, щоб масштабувати свій вплив на всіх наших користувачів Autonomy. Ми наймаємо інженера з машинного навчання, який буде в центрі цього зростання: звітуватиме в Dataloop + Simulation, але буде працювати день у день з однією або двома командами Autonomy, щоб стимулювати впровадження Torc Sim зсередини. Ви будете людиною, яка переконається, що відтворення/повторне обчислення команди моделі виконується в масштабі, що отримані показники можна інтерпретувати та перевіряти, а інженери можуть візуалізувати, що робить їхня модель. По дорозі ви станете постійним експертом будь-якої моделі, з якою ви співпрацюєте, будь то моделі сприйняття чи поведінки, тож ви зможете вільно переходити між платформою моделювання та моделлю автономності.

Що ви будете робити

Дійте як вбудована точка контакту між Dataloop + Simulation і однією або двома командами Autonomy, сприяючи практичному впровадженню Torc Sim. Запровадження наскрізного потоку даних: від платформи операцій з даними до середовища моделювання та постійного зберігання, що працює в масштабі. Вбудовані моделі автономності для масштабного виконання робочих процесів відтворення/повторного обчислення, а також подальшої оцінки показників. Забезпечте застосування інструментів візуалізації та відновіть покращення інтерфейсу користувача та UX для нашого відставання в розробці. Станьте експертом у домені щодо моделей, якими володіє ваша партнерська команда (наприклад, камера, лідар, намір транспортного засобу, відстеження об’єктів), щоб ви могли впроваджувати та володіти інтеграціями. Усувайте проблеми, які охоплюють весь стек, від прийому даних, через виконання моделювання, до зберігання та показників, і вирішуйте їх. Перетворіть відгуки інженерів Autonomy на місцях у конкретні вимоги до дорожньої карти продукту Dataloop + Simulation. Документуйте робочі процеси та залучайте нових користувачів, щоб впровадження вийшло за межі вашої власної практичної підтримки.

Що вам знадобиться для досягнення успіху

Ступінь бакалавра в галузі комп’ютерних наук, робототехніки, електротехніки або суміжної технічної галузі плюс компетенції, які зазвичай набуваються через 4+ роки досвіду, АБО ступінь магістра в суміжній галузі плюс 0-3+ роки досвіду. Сильні навички роботи з Python і досвід побудови або експлуатації конвеєрів даних у масштабі. Досвід роботи з моделюванням, відтворенням або перевіркою моделі. Знайомство з автономними або робототехнічними моделями ML (сприйняття, відстеження, прогнозування або планування) і даними, які вони споживають. Зручна робота в хмарних сховищах і обчисленнях. Сильні навички спілкування між командами. Схильність до практичного вирішення проблем.

Бонусні бали

Попередній досвід роботи на посаді інженера передового розгортання, інженера з рішень або ролі вбудованої платформи. Практичний досвід роботи з моделями Camera, Lidar, Vehicle Intent або Object Tracking зокрема. Досвід роботи з моделюванням або відтворенням фреймворків для автономних транспортних засобів або робототехніки. Знайомство з інструментами візуалізації, такими як Foxglove, OpenGL або Three.js. Досвід роботи з великими форматами даних датчиків (MCAP, Parquet) і відповідними інструментами обробки (PyArrow, Daft, Pandas). Досвід роботи з фреймворками розподілених обчислень/оркестровки (Ray, Anyscale, AWS HyperPods). Інфраструктура як код (Terraform) і системи CI (GitHub Actions).

Місце роботи: на цю посаду ми наймаємо Remote у Сполучених Штатах і Канаді.

Переваги постійного Torc’r

Конкурентоспроможний компенсаційний пакет, який включає бонусний компонент і опціони на акції. 100% виплата медичних, стоматологічних та зорових премій для штатних працівників. План 401 тис. із 6% відповідністю роботодавця. Гнучкість графіка та щедра оплачувана відпустка (доступна відразу після дати початку). Закриття офісів компанії на святкові дні. AD+D і страхування життя.

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