Vereinigte Staaten
Redwood Materials
Torc Robotics
Senior Machine Learning Engineer – Kameramodelle
Vereinigte Staaten
United States
Python
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Über das Unternehmen
Bei Torc waren wir schon immer davon überzeugt, dass autonome Fahrzeugtechnologie die Art und Weise, wie wir reisen, Güter transportieren und Geschäfte tätigen, verändern wird.
Als führendes Unternehmen im Bereich autonomes Fahren seit 2007 hat Torc über ein Jahrzehnt damit verbracht, unsere Lösungen mit erfahrenen Partnern zu kommerzialisieren. Jetzt, als Teil der Daimler-Familie, konzentrieren wir uns ausschließlich auf die Entwicklung von Software für autonome Lkw, um die Art und Weise, wie die Welt Güter transportiert, zu verändern.
Schließen Sie sich uns an und katapultieren Sie Ihre Karriere in dem Unternehmen, das die autonome Technologie mitentwickelt hat, und das erste AV-Softwareunternehmen mit der Vision, direkt mit einem Lkw-Hersteller zusammenzuarbeiten.
Das Team kennenlernen
Als Senior Machine Learning Engineer – Kameramodelle entwickeln und implementieren Sie machine learning-Modelle, die die kamerabasierte Wahrnehmung für autonome Lkw ermöglichen. Das Team Kameramodelle baut und pflegt Kern-Vision-Systeme, die es dem Autonomie-Stack ermöglichen, die Umgebung zu verstehen, Objekte zu erkennen und zu lokalisieren sowie Szenenstrukturen aus Kameradaten abzuschätzen.
In enger Zusammenarbeit mit Teams aus den Bereichen Wahrnehmung, Daten und Infrastruktur sind Sie für die Entwicklung und Verbesserung robuster, skalierbarer kamerabasierter Modelle verantwortlich, die ein sicheres und zuverlässiges autonomes Fahren in realen Frachtumgebungen unterstützen.
Diese Rolle konzentriert sich auf die Modellentwicklung für definierte Problembereiche, die Verbesserung der Systemleistung durch Iteration und die Bereitstellung produktionsreifer machine learning-Lösungen innerhalb des Autonomie-Stacks.
Was Sie tun werden
- Entwerfen, Entwickeln und Implementieren von deep learning-Modellen für die kamerabasierte Wahrnehmung (z. B. Objekterkennung, Segmentierung, Tiefenschätzung, Szenenverständnis)
- End-to-End-Modellentwicklung für definierte Bereiche, von der Datenkuratierung und dem Training bis zur Evaluierung und Implementierung
- Schreiben von ML-Code in Produktionsqualität zur Unterstützung skalierbarer Trainings-, Evaluierungs- und Inferenz-Pipelines
- Analyse der Modellleistung in verschiedenen Fahrszenarien, Identifizierung von Fehlermodi und Verbesserung der Robustheit und Generalisierung
- Beitrag zu und Verbesserung von groß angelegten Trainings-Pipelines, einschließlich Datensatzvorbereitung, verteiltes Training und Experimentverfolgung
- Zusammenarbeit mit Datenteams zur Verbesserung der Datenqualität, einschließlich Kennzeichnungsstrategien und Abdeckung von Randfällen
- Zusammenarbeit mit den Teams für Wahrnehmung, Simulation und Validierung zur Evaluierung und Integration von Modellen in den Autonomie-Stack
- Verbesserung von Tools, Arbeitsabläufen und Infrastruktur zur Beschleunigung von Experimenten und Modelliterationen
- Beitrag zu Entscheidungen über Modellarchitekturen und technischen Diskussionen innerhalb des Teams
- Mentoring von Junior-Ingenieuren in den Bereichen Implementierung, Debugging und Best Practices
Was Sie für den Erfolg benötigen
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Machine Learning oder einem verwandten technischen Bereich mit 6+ Jahren Berufserfahrung, ODER Master-Abschluss mit 3+ Jahren ODER Promotion mit 1+ Jahren Erfahrung
- Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von deep learning-Modellen für Computer Vision oder Wahrnehmungssysteme
- Starke Programmierkenntnisse in Python und PyTorch, mit Erfahrung im Schreiben von ML-Code in Produktionsqualität
- Erfahrung im Training und der Evaluierung von Modellen unter Verwendung großer Datensätze und verteilter Rechenumgebungen
- Solides Verständnis moderner deep learning-Architekturen, die in der Wahrnehmung verwendet werden (z. B. CNNs, Transformer, Multi-Task-Modelle)
- Erfahrung im Debugging von Modellverhalten, der Analyse von Leistungsmetriken und der Verbesserung der Modellzuverlässigkeit
- Fähigkeit, mehrdeutige Probleme in strukturierte ML-Lösungen zu übersetzen und selbstständig Ergebnisse zu liefern
- Erfahrung in der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit zur Integration von ML-Modellen in größere Autonomie- oder Robotiksysteme
Bonuspunkte
- Erfahrung im Bereich autonomes Fahren, Robotik oder simulationsbasierte ML-Systeme
- Erfahrung mit Multi-Task-Learning oder Unified Perception-Architekturen
- Erfahrung mit großen Daten-Pipelines, verteilten Trainingssystemen (z. B. Ray) oder Experimentenmanagement-Frameworks
- Vertrautheit mit Kamera-Kalibrierung, geometrischem Schlussfolgern oder 3D-Wahrnehmung aus Bildern (z. B. BEV, monokulare Tiefe, Structure-from-Motion)
- Erfahrung in der Implementierung von ML-Modellen in Produktions- oder realen Robotiksystemen
Arbeitsort: Für diese Position sind wir offen für Einstellungen entweder im Büro in Ann Arbor, MI ODER Blacksburg, VA (USA) in hybrider Kapazität. Wir sind auch offen für Remote-Arbeit in den Vereinigten Staaten.
Bei Torc engagieren wir uns für den Aufbau eines vielfältigen und integrativen Arbeitsplatzes. Wir feiern die Einzigartigkeit unserer Torc'rs und diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Religion, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlecht (einschließlich Schwangerschaft, Geburt oder damit verbundener medizinischer Zustände), sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck, Alter, Veteranenstatus oder Behinderungen.
Auch wenn Sie nicht 100% der aufgeführten Qualifikationen für diese Stelle erfüllen, ermutigen wir Sie zur Bewerbung.
Unsere Vergütung spiegelt die Arbeitskosten in verschiedenen geografischen Märkten wider. Die Bezahlung basiert auf einer Reihe von Faktoren und kann je nach berufsbezogenem Wissen, Fähigkeiten und Erfahrung variieren. Torcs Gesamtvergütungspaket beinhaltet auch unseren Unternehmensbonus und Aktienoptionsplan. Abhängig von der angebotenen Position können zusätzlich zu einer vollständigen Palette von medizinischen, finanziellen und/oder anderen Leistungen auch Antrittsgelder, Umzugskosten und andere Vergütungsformen als Teil eines Gesamtvergütungspakets angeboten werden.
Job-ID: 102952
Gehaltsspanne für die Stellenausschreibung
US-Gehaltsspanne $177,300—$212,800 USD
Vorteile einer Vollzeit-Torc'r-Anstellung
Torc kümmert sich um seine Teammitglieder und wir bemühen uns, Vorteile und Ressourcen anzubieten, um ihre Gesundheit, ihr Gleichgewicht zwischen Arbeit und Privatleben und ihre Zukunft zu unterstützen. Unsere Kultur ist kollaborativ, energiegeladen und teamorientiert. Torc bietet:
- Ein wettbewerbsfähiges Vergütungspaket, das eine Bonukomponente und Aktienoptionen beinhaltet
- 100% bezahlte Kranken-, Zahn- und Sehprämien für Vollzeitmitarbeiter
- 401K-Plan mit einem Arbeitgeberzuschuss von 6%
- Flexibilität bei der Arbeitszeit und großzügiger bezahlter Urlaub (sofort nach Beginn verfügbar)
- Betriebsferien unternehmensweit
- AD+D und Lebensversicherung
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