États-Unis
B&A
Torc Robotics
Ingénieur en Machine Learning II - Planification Apprise (Apprentissage par Renforcement)
États-Unis
Ann Arbor, Michigan, United States
Python
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos de l'entreprise
Chez Torc, nous avons toujours cru que la technologie des véhicules autonomes transformerait notre façon de voyager, de transporter des marchandises et de faire des affaires.
Leader de la conduite autonome depuis 2007, Torc commercialise ses solutions depuis plus d'une décennie avec des partenaires expérimentés. Désormais membre de la famille Daimler, nous nous concentrons uniquement sur le développement de logiciels pour camions automatisés afin de transformer la façon dont le monde transporte des marchandises.
Rejoignez-nous et propulsez votre carrière dans l'entreprise qui a contribué à l'essor de la technologie autonome, et la première entreprise de logiciels AV à avoir la vision de s'associer directement à un constructeur de camions.
Rencontrez l'équipe
En tant qu'Ingénieur en Machine Learning II – Comportements Appris, vous contribuerez au développement et au déploiement de modèles de comportement qui alimentent la prise de décision des camions autonomes. En étroite collaboration avec les équipes de perception, de prédiction, de planification et de sécurité, vous contribuerez aux modules de comportement appris qui permettent une conduite sûre, efficace et humaine dans les opérations de fret réelles.
Ce rôle se concentre sur la construction, la validation et l'amélioration des modèles de machine learning et de l'infrastructure qui soutiennent les systèmes de comportement appris au sein de la pile d'autonomie.
Ce que vous ferez
- Développer et entraîner des modèles de machine learning pour les systèmes de comportement appris, y compris des approches telles que le clonage de comportement, l'apprentissage par imitation et l'apprentissage par renforcement.
- Implémenter du code ML de qualité production pour prendre en charge l'entraînement, l'évaluation et l'inférence des modèles au sein de la pile d'autonomie.
- Analyser les performances des modèles, identifier les modes de défaillance et proposer des améliorations pour accroître la robustesse et la généralisation à travers les scénarios.
- Contribuer aux pipelines d'entraînement des modèles et aux flux de données, en curant des ensembles de données de comportement à partir de simulations, de journaux de flotte et de données embarquées.
- Collaborer avec les équipes de simulation, de validation et d'ingénierie d'autonomie pour tester et évaluer les modèles de comportement appris dans divers environnements de conduite.
- Aider à intégrer les modèles de comportement appris dans les flux de simulation et de test, permettant une itération plus rapide et une validation plus complète.
- Soutenir le développement d'outils et d'infrastructures qui améliorent la vitesse d'expérimentation, la reproductibilité et l'itération des modèles.
- Contribuer aux discussions techniques sur l'architecture des modèles et les stratégies d'entraînement au sein de l'équipe.
Ce dont vous aurez besoin pour réussir
- Diplôme de licence en informatique, robotique, génie électrique, Machine Learning ou dans un domaine technique connexe avec plus de 4 ans d'expérience professionnelle, ou diplôme de master avec plus de 2 ans d'expérience.
- Expérience dans l'application de techniques de machine learning telles que l'apprentissage par imitation, l'apprentissage par renforcement ou la modélisation de séquences à la robotique, aux systèmes autonomes ou aux environnements de contrôle complexes.
- Solides compétences en programmation en Python et PyTorch, avec une expérience dans l'écriture de code ML de qualité production.
- Expérience dans l'entraînement et l'évaluation de modèles de machine learning à l'aide de grands ensembles de données et d'environnements de calcul évolutifs.
- Compréhension des architectures ML utilisées dans les systèmes d'autonomie, telles que les transformeurs, les réseaux neuronaux graphiques ou les modèles de séquences.
- Expérience dans le débogage du comportement des modèles, l'analyse des métriques de performance et l'itération sur les pipelines d'entraînement.
- Capacité à collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour intégrer des modèles ML dans des systèmes logiciels plus larges.
Points bonus !
- Expérience dans la conduite autonome, la robotique ou les environnements d'entraînement basés sur la simulation.
- Expérience avec des frameworks d'apprentissage par renforcement ou des systèmes d'entraînement distribués (par exemple, Ray).
- Expérience avec des environnements de simulation ou de grands ensembles de données de comportement.
- Connaissance de la dynamique des véhicules, de la planification de mouvement ou des systèmes de prise de décision multi-agents.
- Expérience dans le déploiement de modèles ML en production ou dans des systèmes robotiques réels.
Avantages d'être un Torc'r à temps plein
Torc se soucie de ses employés et s'efforce de fournir des avantages et des ressources pour soutenir leur santé, leur équilibre vie professionnelle/vie privée et leur avenir. Notre culture est collaborative, énergique et axée sur l'équipe. Torc offre :
- Un ensemble de rémunération compétitif comprenant une composante de bonus et des options d'achat d'actions
- Prise en charge à 100% des primes médicales, dentaires et de vision pour les employés à temps plein
- Plan 401K avec une correspondance de l'employeur de 6%
- Flexibilité d'horaire et généreuses vacances payées (disponibles immédiatement après la date de début)
- Assurance décès et invalidité (AD+D) et assurance vie
Fourchette de salaire pour le poste ouvert
Chez Torc, nous nous engageons à construire un lieu de travail diversifié et inclusif. Nous célébrons l'unicité de nos Torc'rs et ne faisons aucune discrimination fondée sur la race, la religion, la couleur, l'origine nationale, le sexe (y compris la grossesse, l'accouchement ou les conditions médicales connexes), l'orientation sexuelle, l'identité de genre, l'expression de genre, l'âge, le statut d'ancien combattant ou les handicaps.
Même si vous ne remplissez pas 100% des qualifications énumérées pour cette opportunité, nous vous encourageons à postuler.
Pour ce poste, nous sommes ouverts à l'embauche dans nos bureaux d'Ann Arbor, MI (États-Unis) dans une capacité hybride. Nous sommes également ouverts à l'embauche à distance aux États-Unis.
Notre rémunération reflète le coût de la main-d'œuvre sur plusieurs marchés géographiques. Le salaire est basé sur un certain nombre de facteurs et peut varier en fonction des connaissances, des compétences et de l'expérience liées au poste. La rémunération totale de Torc comprendra également notre bonus d'entreprise et notre plan d'options d'achat d'actions. Selon le poste proposé, des primes à la signature, des aides à la relocalisation et d'autres formes de rémunération peuvent être fournies dans le cadre d'un package de rémunération totale, en plus d'une gamme complète d'avantages médicaux, financiers et/ou autres.
Identifiant du poste : 103006
Fourchette de salaire aux États-Unis $153,200—$183,800 USD
Plus d’opportunités avec un seul profil
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