Vereinigte Staaten
B&A
NVIDIA
Senior Machine Learning Engineer, Perception - Autonomous Driving
Vereinigte Staaten
Santa Clara, California, United States · California, United States
PythonC++
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Über die Stelle
Intelligente Maschinen, die von Computern mit Künstlicher Intelligenz angetrieben werden und lernen, schlussfolgern und mit Menschen interagieren können, sind keine Science-Fiction mehr. GPU Deep Learning hat die Grundlage dafür geschaffen, dass Maschinen lernen, wahrnehmen, schlussfolgern und Probleme lösen können. Jetzt treibt die GPU von NVIDIA Deep Learning-Algorithmen an, simuliert menschliche Intelligenz und fungiert als Gehirn von Computern, Robotern und selbstfahrenden Autos, die die Welt wahrnehmen und verstehen können.
Wir suchen derzeit einen außergewöhnlichen Senior Perception Engineer, um die autonomen Fahr-Lösungen von NVIDIA zu entwickeln und zur Marktreife zu bringen. Als Mitglied unseres Perception-Teams werden Sie E2E-Lösungen für Wahrnehmungsmodule vorantreiben, die für das Verständnis von Verkehrssignalen verantwortlich sind – einschließlich Ampeln, Verkehrsschildern, Fahrbahnmarkierungen, Baustellenobjekten und anderen Verkehrssignalen, die für das Fahren ohne Abhängigkeit von HD-Karten entscheidend sind. Sie werden herausgefordert, die Robustheit, Genauigkeit und Effizienz der Lösungen zu verbessern, um autonomes Fahren überall und jederzeit vollständig zu ermöglichen.
Intelligente Maschinen, die von KI angetrieben werden, sind keine Science-Fiction mehr. GPU Deep Learning hat es selbstfahrenden Autos ermöglicht, die Welt zu lernen, wahrzunehmen und zu verstehen. NVIDIA GPUs treiben die Algorithmen an, die sowohl das Verständnis von Verkehrselementen als auch die skalierbare Wahrnehmung in globalen Straßensystemen ermöglichen. Kommen Sie zu uns und helfen Sie, die Zukunft des zuverlässigen, datengesteuerten autonomen Fahrens zu gestalten.
Was Sie tun werden
- Konzeption von end2end-Lösungen für den Perception- und AV-Stack, um die Erkennung von Verkehrssignalen in verschiedenen Fahrumgebungen zu ermöglichen – von komplexen Kreuzungen über ländliche Straßen bis hin zu Autobahnen.
- Angewandte Forschung und Entwicklung innovativer deep learning-Modelle für die Erkennung von Ampeln, Verkehrsschildern, Fahrbahnmarkierungen, Baustellenobjekten, Texterkennung und andere Verkehrssignalaufgaben.
- Entwicklung verallgemeinerbarer Ansätze zur Unterstützung diverser ODDs und zur Länder-/Regionenexpansion.
- Steuerung und Priorisierung der datengesteuerten Entwicklung durch Zusammenarbeit mit großen Datenerfassungs- und Kennzeichnungsteams, um hochwertige Daten zur Verbesserung der Genauigkeit des Wahrnehmungssystems zu gewinnen. Die Bemühungen umfassen die Priorisierung und Planung der Datenerfassung, die Priorisierung der Kennzeichnung, die Optimierung der Kennzeichnungseffizienz, um den Wert der Daten zu maximieren.
- Nutzung von Datensimulation und -augmentation zur Lösung extremer Szenarien.
- Produktifizierung der entwickelten Wahrnehmungslösungen durch Erfüllung der Produktanforderungen an Sicherheit, Latenz und Software-Robustheit.
Was wir sehen müssen
- Mindestanforderung: Promotion mit 4+ Jahren, Master mit 6+ Jahren oder Bachelor (oder gleichwertige Erfahrung) mit 8+ Jahren relevanter Erfahrung in Informatik, Computertechnik oder einem verwandten technischen Bereich.
- 2+ Jahre technische Führungserfahrung, die hohe technische und organisatorische Komplexität aufweist, ist ein großes Plus.
- Praktische Erfahrung in der Entwicklung von deep learning und Algorithmen zur Lösung komplexer realer Probleme sowie Kenntnisse in der Anwendung von deep learning-Frameworks (z. B. PyTorch).
- Erfahrung in datengesteuerter Entwicklung und Zusammenarbeit mit Daten- und Ground-Truth-Teams.
- Starke Programmierkenntnisse in python und/oder C++.
- Herausragende Kommunikations- und Teamfähigkeiten, da wir als eng verbundenes Team arbeiten und ständig voneinander lernen.
Wege, sich von der Masse abzuheben
- Nachgewiesene Expertise in der Entwicklung verallgemeinerbarer Wahrnehmungslösungen für autonomes Fahren oder Robotik unter Verwendung von deep learning mit Kameras.
- Praktische Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von DNN-basierten Lösungen für eingebettete Plattformen für Echtzeitanwendungen.
- Nachgewiesene Expertise in deep learning, untermauert durch technische Veröffentlichungen in führenden Konferenzen/Journalen.
- Expertise mit Visual Language Models, Transformers, BEV-Architekturen und modernen Verkehrssignal-Wahrnehmungstechniken. Erfahrung in der Arbeit an komplexen Objekterkennungs- und Erkennungsproblemen ist ein großes Plus.
#AutonomousVehicles
Bewerbungen für diese Stelle werden bis mindestens zum Oktober 14, 2026
entgegengenommen. Diese Ausschreibung bezieht sich auf eine bestehende Stelle.
NVIDIA nutzt KI-Tools in seinen Rekrutierungsprozessen.
NVIDIA setzt sich für die Förderung eines integrativen Arbeitsumfelds ein und ist stolz darauf, ein Arbeitgeber der Chancengleichheit zu sein. Da wir die Vielfalt unserer aktuellen und zukünftigen Mitarbeiter sehr schätzen, diskriminieren wir nicht (einschließlich unserer Einstellungs- und Beförderungspraktiken) aufgrund von Rasse, Religion, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlecht, Geschlechtsausdruck, sexueller Orientierung, Alter, Familienstand, Veteranenstatus, Behinderungsstatus oder anderen gesetzlich geschützten Merkmalen.
Ihr Grundgehalt wird auf Basis Ihres Standorts, Ihrer Erfahrung und der Vergütung von Mitarbeitern in vergleichbaren Positionen festgelegt. Die Spanne für das Grundgehalt liegt bei 184,000 USD - 287,500 USD für Level 4 und bei 224,000 USD - 356,500 USD für Level 5.
Sie werden auch Anspruch auf Aktienoptionen und Zusatzleistungen haben.
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