Ingénieur(e) Senior en apprentissage automatique - Perception hors ligne at Torc Robotics

, , Canada -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

03 Mar, 26

Salary

212300.0

Posted On

03 Dec, 25

Experience

5 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Active Learning, Pseudo-Labeling, Computer Vision, Deep Learning, Model Training, Object Detection, Tracking, Sensor Fusion, Semantic Segmentation, SLAM, MLOps, Machine Learning Frameworks, Data Processing, Software Development, Python, Cloud Development

Industry

Truck Transportation

Description

À propos de l’entreprise À Torc, nous avons toujours cru que la technologie des véhicules autonomes transformera la façon dont nous voyageons, transportons la marchandise et faisons 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 nous concentrer uniquement sur le développement de logiciels pour les camions automatisés. Nous transformerons la façon dont le monde transporte la marchandise. Joignez-vous à notre équipe : catapultez 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 ayant eu la vision de faire équipe directement avec un constructeur de camions. Rencontrez l’équipe L’objectif de l’équipe de pseudo-étiquetage est de créer des annotations de haute qualité sur les données de capteurs (images, nuages de points). Les annotations comprennent des boîtes englobantes 2D et 3D, des classes, des trajectoires, des lignes de voie, des segmentations, des profondeurs, etc. Les annotations sont ensuite utilisées par différents utilisateurs en aval; par exemple, les équipes de perception les utilisent pour entraîner divers modèles et les équipes de simulation les utilisent pour générer de nouvelles données. Ce que vous ferez Conception, mise en œuvre, test et déploiement de modules de détection, suivi et fusion d’objets hors ligne pour créer automatiquement des annotations sur des Services d’infonuagique à partir de données de capteurs enregistrées (Caméras, Lidars, Radars) Compétences en gestion de projet démontrées, à titre de chef de projet guidant une équipe dont les membres possèdent peu d’expérience dans plusieurs volets de l’exécution du projet. Restez au fait des derniers développements en matière d’IA et d’apprentissage automatique pour la conduite autonome. Développer indépendamment des modèles ou des algorithmes de perception hors ligne en utilisant des processus de développement logiciel disciplinés, en faisant des recommandations pour le développement de nouveau code ou la réutilisation de code existant, en mettant en œuvre le contrôle de version et en maintenant Documentation des applications créées. Définir et mettre en œuvre l’ingestion, la préparation, la curation et la gouvernance de grands ensembles de données multidimensionnels à l’appui des modèles et des flux de travail analytiques. Évaluer de manière proactive les capacités actuelles pour identifier les domaines à améliorer, en proposant des solutions alignées sur la stratégie et les opérations fondamentales. Mesurer et suivre la qualité de l’étiquetage automatique pour répondre aux exigences de la clientèle interne. Guider et produire des produits d’information, en soutenant la visualisation et l’accessibilité des données de manière centrée sur la clientèle. Évaluer et faire des recommandations concernant les avancées techniques qui améliorent la productivité et la qualité, réduisent les délais d’exécution et renforcent la fiabilité opérationnelle. Élaborer des directives et des normes pour les modèles d’analyse et d’apprentissage automatique, leur déploiement et les processus associés. Fournit des conseils techniques ou une expertise en processus métier, un leadership technique, du coaching et du mentorat aux membres de l’équipe. Ce dont vous aurez besoin pour réussir Considéré comme hautement qualifié(e) et compétent(e) dans sa discipline; réalise des travaux complexes et importants sous une supervision minimale et avec une grande latitude pour le jugement indépendant. Portée d’influence : Est censé piloter l’harmonisation entre les interfaces de l’équipe et le reste de l’organisation. Conçoit, maintient et est propriétaire des solutions techniques de l’équipe et favorise le consensus. Effectue le mentorat et guide les ingénieurs du groupe. Diplôme de licence en informatique, robotique, génie électrique ou dans un domaine technique connexe, plus des compétences et des aptitudes techniques démontrées généralement acquises par plus de 6 ans d’expérience OU; Maîtrise en informatique, robotique, génie électrique ou domaine technique connexe, démontrant des compétences et des connaissances techniques généralement acquises par plus de 3 années d’expérience OU; Doctorat en informatique, robotique, génie électrique ou domaine technique connexe, ainsi que des compétences et maîtrises techniques démontrées, généralement acquises après plus d’un an d’expérience. Qualifications requises (une combinaison des compétences suivantes) : Apprentissage actif et pseudo-étiquetage - Vision par ordinateur, apprentissage approfondi, entraînement de modèles Deux des éléments suivants : Détection d’objets 2D/3D, Suivi, Fusion de capteurs, Segmentation sémantique, SLAM, BEV Opérations et outillage d’apprentissage automatique à grande échelle (MLOps) – Cadres en apprentissage automatique, suivi d’expériences, registre de modèles, MLFLow, Poids et biais, métriques et évaluation/qualité en apprentissage automatique Cadre en apprentissage automatique distribué - PyTorch, Lightning, Ray Curation de données de modèle - Traitement de données Parquet (PyArrow, Daft, Pandas, etc.) Outils de développement et écosystème (à grande échelle) - Maîtrise du développement logiciel en Python. Aussi, environnements de développement VDI et infonuagique, systèmes d’intégration continue (GitHub Actions) et Docker Points bonus Opérations et gestion des données à grande échelle - Conception de schémas, infrastructure de stockage et de traitement AWS, bases de données vectorielles/ LanceDB, formats de fichiers (MCAP, parquet, etc.). Visualisation de données - Intégration avec des outils tels que OpenGL, 3.js, foxglove, 51, tableau. Développement infonuagique – Python (niveau de maîtrise), Terraform, Services gérés AWS (par exemple S3, ECS, Lambda, Dynamo, Step Functions, Athena). Orchestration et gestion des ressources basées sur l’infonuagique – AWS Hyperpods, Anyscale, Etc. Orchestration d’inférence de modèle. 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. Avantages d’être un employé à temps plein Torc’r Torc se soucie de ses membres d'équipe et s'efforce de fournir des avantages et des ressources pour soutenir leur santé, leur équilibre entre vie professionnelle et vie personnelle, ainsi que leur avenir. Notre culture est collaborative, dynamique et axée sur le travail d'équipe. Torc offre: Un 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 Une assurance-vie À Torc, nous nous engageons à cultiver un milieu de travail diversifié et inclusif. Nous célébrons l’unicité de chaque membre de l’équipe de Torc. Nous ne faisons pas de discrimination par rapport à l’origine ethnique, la religion, la couleur de peau, la nationalité, le genre (y compris la grossesse, les enfants ou autre condition médicale), l’orientation sexuelle, l’identité de genre, l’expression de genre, l’âge, le statut de vétéran ou les handicaps. Même 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 d'un certain nombre de 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. Canada Pay Range $141,500 CAD - $212,300 CAD Numéro de poste: 102399

Responsibilities

Design, implement, test, and deploy offline object detection, tracking, and fusion modules to automatically create annotations from recorded sensor data. Guide and mentor team members while ensuring high-quality annotations are produced for downstream users.