Staff, Machine Learning Engineer - BEV/Multi-Modal Perception

Вознаграждение (диапазон оплаты в США): 215 500 – 258 600 долларов США в год

О компании
В Torc мы всегда верили, что технология автономных транспортных средств преобразит то, как мы путешествуем, перевозим грузы и ведем бизнес. Являясь лидером в области автономного вождения с 2007 года, Torc более десяти лет коммерциализирует наши решения с опытными партнерами. Теперь, будучи частью семьи Daimler, мы сосредоточены исключительно на разработке программного обеспечения для автоматизированных грузовиков, чтобы преобразовать способы перевозки грузов в мире. Присоединяйтесь к нам и ускорьте свою карьеру в компании, которая помогла стать пионером в области автономных технологий, и первой компании-разработчику программного обеспечения для AV с видением прямого партнерства с производителем грузовиков. Познакомьтесь с командой Как ведущий инженер по машинному обучению, специализирующийся на BEV (вид сверху) и мультимодальном восприятии, вы будете руководить разработкой моделей следующего поколения, которые объединяют информацию с камер, LiDAR и радаров для обеспечения богатого пространственного понимания дорожной обстановки. Вы будете способствовать инновациям в архитектуре, крупномасштабному обучению моделей и улучшениям на основе данных, которые напрямую развивают возможности восприятия, лежащие в основе стека автономного вождения Torc. Это роль технического лидера, ориентированного на инновации и зрелость моделей, а не на интеграцию последующих функций. Что вы будете делать Руководить разработкой моделей BEV: определять и выполнять техническую дорожную карту для моделей восприятия на основе BEV по нескольким задачам (например, обнаружение, сегментация, топология дороги и понимание сцены). Разрабатывать передовые мультимодальные архитектуры, которые объединяют разнородные сенсорные данные (камера, LiDAR, радар, HD-карты) в единые пространственные представления. Разрабатывать фундаментальные модели восприятия, используя BEV-трансформеры, воксельные кодировщики или неявные представления сцен. Владеть крупномасштабными рабочими процессами обучения — от стратегий выбора данных и конвейеров аугментации до распределенного обучения и оптимизации гиперпараметров. Повышать надежность и обобщающую способность моделей, решая проблемы редких условий, таких как низкая видимость, перекрытия и редкие конфигурации сцен. Создавать фреймворки оценки геометрической точности, временной стабильности и кросс-доменной производительности. Взаимодействовать кросс-функционально с командами калибровки датчиков, картографии и слияния для обеспечения согласованных интерфейсов моделей восприятия. Менторить и направлять инженеров по машинному обучению, развивая лучшие практики в области экспериментов, качества кода и валидации моделей. Оставаться на переднем крае исследований в области машинного обучения, исследуя самообучение, крупномасштабное предварительное обучение или базовые модели для 3D-восприятия. Что вам понадобится для успеха Более 10 лет опыта в глубоком обучении для восприятия, 3D-зрении и/или автономных системах. Степень магистра или доктора наук в области компьютерных наук, электротехники, робототехники или смежной области (или эквивалентный практический опыт). Подтвержденный опыт в моделировании BEV, понимании 3D-сцен и мультимодальном слиянии. Опыт работы с мультимодальным слиянием сенсоров, особенно с интеграцией данных с камер и LiDAR. Владение Python и фреймворками глубокого обучения, такими как PyTorch или TensorFlow. Опыт работы с крупномасштабными конвейерами данных, распределенным обучением и системами управления экспериментами. Подтвержденный опыт в продвижении инноваций в моделях машинного обучения и наставничестве технических команд. Бонусные баллы Опыт работы с восприятием в автономном вождении или робототехнике в производственных средах. Опыт работы с MLOps и инфраструктурными инструментами (Ray). Практический опыт работы с архитектурами машинного обучения на основе BEV, слиянием LiDAR-vision или пространственно-временным моделированием. Знакомство с конвейерами 3D-маркировки, калибровки и симуляции датчиков. Подтвержденный опыт публикаций или вклада в открытый исходный код в ведущих конференциях (CVPR, ICCV, NeurIPS, ICRA, CoRL). Понимание компромиссов производительности и ограничений развертывания (задержка, память, точность). Место работы: Для этой позиции мы готовы нанимать в Анн-Арборе, штат Мичиган, в гибридном режиме. Мы также готовы нанимать удаленно по всей территории США. Преимущества работы в Torc на полный рабочий день Torc заботится о членах нашей команды и стремится предоставлять льготы и ресурсы для поддержки их здоровья, баланса между работой и личной жизнью и будущего. Наша культура — совместная, энергичная и ориентированная на команду. Torc предлагает:
Конкурентоспособный компенсационный пакет, включающий бонусную часть и опционы на акции 100% оплата медицинских, стоматологических и офтальмологических страховых взносов для штатных сотрудников
План 401K с 6% совпадением работодателя Гибкий график работы и щедрый оплачиваемый отпуск (доступен сразу после начала работы) Закрытие офисов компании на праздники Страхование от несчастных случаев и смерти, а также страхование жизни
В Torc мы стремимся создавать разнообразную и инклюзивную рабочую среду. Мы ценим уникальность наших сотрудников Torc и не дискриминируем по признаку расы, религии, цвета кожи, национального происхождения, пола (включая беременность, роды или связанные с этим медицинские состояния), сексуальной ориентации, гендерной идентичности, гендерного выражения, возраста, статуса ветерана или инвалидности.
Даже если вы не соответствуете 100% требованиям, перечисленным для этой вакансии, мы призываем вас подать заявку.
Наша компенсация отражает стоимость труда на различных географических рынках. Оплата основана на ряде факторов и может варьироваться в зависимости от знаний, навыков и опыта, связанных с работой. Общий компенсационный пакет Torc также будет включать наш корпоративный бонус и план опционов на акции. В зависимости от предложенной должности, единовременные выплаты, помощь при переезде и другие формы компенсации могут быть предоставлены в рамках общего компенсационного пакета, в дополнение к полному спектру медицинских, финансовых и/или других льгот.
ID вакансии: 102945 Диапазон найма для открытой вакансии Диапазон оплаты в США 215 500 $ — 258 600 $ USD