Engineering Manager, Active Sensors (LiDAR)

О компании В Torc мы всегда верили, что технология автономных транспортных средств преобразит наши способы передвижения, перевозки грузов и ведения бизнеса.

Являясь лидером в области автономного вождения с 2007 года, Torc более десяти лет коммерциализирует свои решения с опытными партнерами. Теперь, являясь частью семьи Daimler, мы сосредоточены исключительно на разработке программного обеспечения для автоматизированных грузовиков, чтобы трансформировать способы перевозки грузов в мире.

Присоединяйтесь к нам и catapult your career в компании, которая помогла стать пионером в области автономных технологий, и первой AV-компании с видением прямого партнерства с производителем грузовиков.

Познакомьтесь с командой Команды Perception в Torc разрабатывают производственные системы машинного обучения, которые позволяют нашим автономным грузовикам понимать окружающую среду. Команда Active Sensors отвечает за сквозной конвейер обработки данных с лидаров, от компенсации движения и агрегирования облаков точек до многозадачного обучения для обнаружения объектов, понимания дороги и полосы движения, оценки 3D-заполненности для безопасной эксплуатации транспортных средств. Эти системы должны работать в реальном времени на встраиваемых вычислительных устройствах, оставаясь при этом устойчивыми к неблагоприятным погодным условиям, деградации датчиков и сбоям датчиков. Команда работает над машинным обучением, 3D-восприятием и встраиваемыми системами, балансируя производительность и надежность восприятия с учетом задержки, памяти, энергопотребления и бюджета бортовых вычислений.

В качестве руководителя группы инженеров вы будете руководить разработкой всего жизненного цикла восприятия, от требований к данным и архитектуры конвейера до обучения моделей, оценки, интеграции, развертывания и роботизированных испытаний. Вы будете тесно сотрудничать с командами по аппаратному обеспечению датчиков, данным, инфраструктуре, моделированию, вычислительным платформам, системной инженерии, безопасности, восприятию и планированию.

Что вам предстоит делать: Департамент Perception ищет опытного и технически сильного руководителя, который возглавит команду машинного обучения, разрабатывающую возможности восприятия на основе активных датчиков для наших автономных грузовиков.

Вы будете нести ответственность за управление персоналом, техническое руководство и выполнение задач командой. Вы создадите среду, в которой инженеры смогут достигать высококачественных результатов, развивать технологии и расти как индивидуально, так и в составе команды. Вы будете отвечать за планирование дорожной карты, приоритизацию и выполнение задач, обеспечивая при этом, чтобы обязательства команды были четкими, реалистичными и соответствовали веховым показателям компании.

Вы будете работать в рамках более широкой организации команд, разрабатывающих возможности восприятия и поведения для всего стека автономного вождения. Вы будете представлять команду в организации, сотрудничать с техническими и межфункциональными партнерами, а также сообщать о прогрессе, зависимостях и рисках высшему руководству.

Эта роль требует лидера, сочетающего сильное управление людьми с технической глубиной и дисциплинированным исполнением. Вы будете оставаться достаточно близко к работе команды, чтобы руководить техническими решениями и устранять препятствия, одновременно связывая ее дорожную карту с более широкой миссией департамента по созданию производственных систем машинного обучения для автономных грузоперевозок.

• Руководить, обучать и развивать команду инженеров машинного обучения и программного обеспечения, включая наем, управление производительностью, карьерное развитие и постоянную обратную связь.
• Определять техническое направление, дорожную карту и приоритеты для восприятия активных датчиков в соответствии с веховыми показателями восприятия и уровня транспортного средства.
• Отвечать за разработку и предоставление многозадачных моделей для обнаружения объектов, обнаружения дороги и полосы движения, а также оценки свободного пространства с использованием данных лидаров и радаров.
• Руководить архитектурными и дизайнерскими решениями, включающими общие базовые сети, представления, специфичные для задач, слияние данных с датчиков, временное моделирование, оценку неопределенности и взаимодействие между задачами восприятия.
• Обеспечить, чтобы улучшения одной задачи не приводили к недопустимым регрессиям в других задачах или в поведении последующих систем.
• Определить стратегию команды по поддержанию стабильной производительности восприятия в различных условиях: неблагоприятные погодные условия, меняющиеся условия окружающей среды, деградация датчиков и сбои датчиков.
• Разрабатывать модели и системы, поддерживающие плавную деградацию при отсутствии, снижении качества, задержке или ненадежности входных данных с датчиков.
• Отвечать за выполнение задач на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения, включая требования к данным, разработку моделей, эксперименты, оценку, интеграцию, выпуск и мониторинг.
• Обеспечить, чтобы обучающие и оценочные наборы данных обладали достаточным качеством и охватом в различных рабочих условиях, географических особенностях, редких событиях, неблагоприятных погодных условиях и режимах отказа датчиков.
• Установить строгие метрики на уровне задач и систем, эталоны и практики анализа сбоев, охватывающие точность, полноту, дальность, задержку, надежность, межзадачную производительность и влияние на последующие этапы.
• Проводить обзор технических проектов, архитектур моделей, результатов экспериментов, обучающих артефактов и доказательств верификации, чтобы гарантировать, что решения основаны на данных.
• Сотрудничать с командами по мультимодальному восприятию, прогнозированию и планированию, данным, инфраструктуре, моделированию, аппаратному обеспечению датчиков, встраиваемым платформам, системной инженерии и безопасности.
• Отслеживать выполнение обязательств и сообщать о прогрессе, рисках, зависимостях и кадровых потребностях высшему руководству.
• Поддерживать высокие инженерные стандарты посредством обзоров дизайна, обзоров кода и моделей, воспроизводимых экспериментов и четких критериев готовности к выпуску.

Что вам понадобится для успеха:

• Степень бакалавра в области компьютерных наук, робототехники, электротехники или смежной области с 6+ годами профессионального опыта или степень магистра с 4+ годами опыта.
• 2+ года опыта руководства и управления инженерами, включая коучинг, управление производительностью и карьерное развитие.
• Прочная техническая база в области машинного обучения и компьютерного зрения, включая 3D-геометрию, оценку моделей, неопределенность и режимы сбоев восприятия.
• Опыт разработки и развертывания производственных систем машинного обучения для автономного вождения, робототехники или другого реального применения.
• Опыт работы в одной или нескольких релевантных областях, таких как многозадачное обучение, обнаружение объектов, обнаружение дороги и полосы движения, или оценка 3D-заполненности.
• Глубокое понимание лидарного зондирования и его влияния на восприятие, включая шаблоны сканирования, отражательную способность, FMCW-лидар и временную синхронизацию датчиков.
• Опыт работы на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения, включая курирование данных, обучение моделей, контролируемые эксперименты, оффлайн-оценку, системную интеграцию и проверку в производственных условиях.
• Опыт анализа распределений данных, охвата наборов данных, редких сценариев и взаимосвязи между обучающими данными и производительностью моделей.
• Высокий уровень владения Python и PyTorch, а также практический опыт использования C++ в производственных системах восприятия или машинного обучения.
• Опыт развертывания и оптимизации моделей глубокого обучения с использованием TensorRT, включая оценку компромиссов между производительностью модели, надежностью, задержкой, памятью, энергопотреблением и использованием аппаратных ресурсов.
• Глубокое понимание встраиваемых вычислительных платформ и ограничений, связанных с развертыванием систем восприятия в реальном времени.
• Опыт определения технических дорожных карт, планирования сложных проектов машинного обучения, управления межфункциональными зависимостями и достижения целей программы.
• Отличные навыки письменного и устного общения, способность объяснять технические решения, результаты, компромиссы и риски как техническим командам, так и высшему руководству.

Бонусные баллы!

• Докторская степень в области компьютерных наук, робототехники, электротехники, машинного обучения или смежной области.
• Опыт работы с соответствующими библиотеками и фреймворками NVIDIA, такими как CUDA, CuDNN, CuBLAS, NPP, разработка пользовательских операций TensorRT.
• Публикации, патенты или вклад в проекты с открытым исходным кодом в области машинного обучения, компьютерного зрения, робототехники или автономного вождения.

Место работы: Для этой должности мы открыты для найма в Энн-Арбор, Мичиган, Блэксбург, Вирджиния, Форт-Уэрт, Техас, с гибридным форматом работы в офисе. Мы также открыты для найма удаленных сотрудников на территории США.

Преимущества работы в Torc на полную ставку 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 — это совместная, энергичная и ориентированная на команду работа. 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% взносом работодателя
• Гибкий график работы и щедрый оплачиваемый отпуск (доступен сразу после начала работы)
• Закрытие офисов по всей компании во время праздников
• Страхование от несчастных случаев и смерти, а также страхование жизни

В Torc мы стремимся создать 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 ними медицинские состояния), сексуальной ориентации, гендерной идентичности, гендерного выражения, возраста, статуса ветерана или инвалидности.

Даже если вы не соответствуете 100% требований, указанных для этой вакансии, мы призываем вас подать заявку.

Наша компенсация отражает стоимость труда в различных географических регионах. 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, релокация и другие формы компенсации могут быть предоставлены в рамках общего компенсационного пакета, в дополнение к полному спектру медицинских, финансовых и/или других льгот.

Job ID: 103010