Ingénieur·e en apprentissage automatique, II - Routes et voies Remote - US, Ann Arbor, MI, Mont[...]

Ingénieur·e en apprentissage automatique, II - Routes et voiesÀ propos de l'entrepriseÀ Torc, nous avons toujours cru qu'elle la technologie des véhicules autonomes transformer la façon dont nous voyagions, transportions la marchandise et faisions des affaires.Leader de la conduite autonome depuis 2007, Torc a passé plus d'une décennie à commercialiser des solutions aux côtés de partenaires chevronnés. Nous faisons maintenant partie de la famille Daimler, ce qui nous permet de concentrer notre activité sur le développement de logiciels pour les camions automatisés. Nous transformerons la façon dont le monde du transport de marchandises fonctionne.Joignez‐vous à notre équipe : catalysez votre carrière au sein de l'entreprise ayant contribué à créer la technologie de conduite autonome (CA). Nous sommes la première entreprise de logiciels de CA à avoir une vision de faire directement équipés avec un constructeur de camions.La connaissance de l'anglais est exigée puisque la personne retenue devra collaborer de façon journalière avec des collègues anglophones aux États-Unis et travailler avec la documentation technique rédigée uniquement en anglais.ResponsabilitésEn tant qu'ingénieur·e en apprentissage automatique, II – Routes et voies, vous aiderez à développer les modèles de prochaine génération qui estiment les surfaces des routes ainsi que la géométrie et la topologie des voies dans la pile d'autonomie de Torc. Vous travaillerez étroitement avec les équipes de perception, de cartographie et de planification afin d'offrir des modèles de perception de voies de grande qualité et prêts pour la production, permettant une conduite autonome sécuritaire et fiable des camions.Développer et entraîner la vision par ordinateur et les modèles d'apprentissage profond pour la détection des voies de la route à l'aide de données des capteurs monoculaires et multimodaux (caméras, LiDAR, radars).Concevoir des modèles de surface des routes en 3D et de géométrie des voies dans l'espace BEV, et intégrer le tout au pipeline d'autonomie de Torc.Analyser le rendement des modèles, identifier les «corner cases» et améliorer la robustesse dans diverses conditions environnementales et longue traîne.Développer et optimiser des flux de travail de traitement des données à grande échelle, y compris les annotations, le pseudo‐étiquetage et l'augmentation des données.Mettre en œuvre des pipelines adaptatifs d'entraînement et d'évaluation pour les modèles de perception des voies.Prendre la responsabilité du travail de déploiement afin d'optimiser les modèles pour l'exécution en temps réel sur le matériel de grade automobile.Exploiter les cartes SD et HD connues afin d'améliorer l'exactitude et la stabilité de l'estimation des voies.Contribuer aux discussions architecturales, aux revues de modèles et aux efforts d'intégration au niveau système.Ce dont vous aurez besoin pour réussirBaccalauréat en informatique, robotique, génie électrique, apprentissage automatique ou autre domaine connexe avec au moins 4 ans d'expérience ou une maîtrise avec au moins 2 ans d'expérience.Expérience pratique en développement de modèles d'apprentissage automatique pour les tâches de perception comme la détection de voies, la modélisation des surfaces de la route, la fusion de plusieurs caméras ou l'estimation de la géométrie connexe.Grande compréhension de l'étalonnage de caméras, d'alignement de plusieurs capteurs et de projection entre les espaces d'images et la vue BEV.Compétences avec Python et PyTorch, avec de l'expérience en codage d'AA de qualité production.Expérience en entraînement de modèles sur de grands ensembles de données et en utilisation d'environnements informatiques adaptatifs.Compréhension des architectures d'AA pertinentes, comme les CNN, les transformateurs et les réseaux de perception sur les BEV.Capacité à analyser les données métriques du rendement des modèles, déboguer les cas d'échec et iterer efficacement.Capacité à travailler avec les équipes d'autonomie, de perception et d'ingénierie logicielle.Expérience de travail spécifique à la perception de voies, aux réseaux BEV ou à l'estimation de topologie des routes.Expérience en opérations de noyaux CUDA ou PyTorch sur mesure.Familiarité avec les cartes SD, les pipelines de localisation ou les données antécédentes à base de cartes.Expérience avec l'entraînement distribué ou les cadres de travail d'expérimentation à grande échelle (par ex., Ray).Publications pour des conférences de premier ordre AA/VO (CVPR, ICCV, NeurIPS).Avantages d'être un employé à temps plein TorcUn programme de rémunération concurrentiel incluant un volet de primes et des options d'achat d'actions.Une couverture médicale, dentaire et de la vue pour les employés à temps plein.Un régime d'épargne-retraite (REER) avec une contribution de l'employeur de 4 %.Une subvention pour le transport en commun (uniquement dans la région de Montréal).Une flexibilité des horaires et des vacances payées généreuses.Des fermetures de bureau pendant les congés fériés à l'échelle de l'entreprise.Égalité d'accès et inclusionÀ Torc, nous nous engageons à cultiver un milieu de travail diversifié et inclusif. Nous célébrons l'unicité de chaque membre de l'équipe Torc. Nous ne faisons pas de discrimination sur la base de l'origine ethnique, la religion, la couleur de peau, la nationalité, le genre (y compris la grossesse, les enfants ou toute autre condition médicale), l'orientation sexuelle, l'identité de genre, l'expression de genre, l'âge, le statut de vétéran ou les handicaps.Si vous ne répondez pas à 100 % des qualifications énumérées pour ce poste, nous vous invitons à postuler.Notre rémunération reflète le coût de la main-d'œuvre sur plusieurs marchés géographiques. Le salaire est déterminé en fonction de divers facteurs et peut varier en fonction des connaissances, des compétences et de l'expérience liées au poste. Le programme de rémunération globale de Torc comprend également notre prime corporative et notre régime d'options d'achat d'actions. Selon le poste proposé, des primes d'embauche, des indemnités de relocalisation ou d'autres formes de rémunération peuvent aussi être inclus dans le cadre du programme de rémunération globale, en plus d'une gamme complète d'avantages sociaux, médicaux, financiers et/ou autres.#J-18808-Ljbffr