Ingénieur en apprentissage automatique, II – Modèle de scène
Torc Robotics
full-time
Posted on:
Location Type: Hybrid
Location: Ann Arbor • Missouri • United States
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About the role
- Développer et entraîner les modèles d’apprentissage automatique pour la compréhension de scènes, ce qui comprend des tâches comme la détection d’objet, la prédiction de route et de voie, la classification de grille par voxel sémantique, la prédiction d’occupation et la compréhension de cartes dans un espace BEV.
- Mettre en œuvre un code d’AA de qualité production afin d’appuyer l’entraînement, l’évaluation et l’inférence de modèles au sein de la pile de perception.
- Analyser le rendement de modèles, identifier les modes d’échec et proposer des améliorations afin d’augmenter la robustesse à travers différents environnements et diverses conditions de conduite.
- Identifier et interpréter les objets, les voies, les obstacles et les conditions météorologiques dans l’environnement de conduite.
- Appliquer des techniques de la science des données pour analyser le rendement des modèles, comprendre les distributions de données et identifier les « corner cases ».
- Contribuer aux systèmes de perception multimodaux, en combinant les signaux provenant des LiDARs, caméras, radars et cartes dans des représentations unifiées des scènes.
- Travailler avec des ensembles de données à grande échelle provenant des simulations, des registres de flotte et des véhicules afin d’organiser les données d’entraînement et d’améliorer le rendement des modèles.
- Collaborer avec les équipes des données, du déploiement et de l’infrastructure afin d’évaluer les modèles de perception et d’assurer un rendement fiable lors de scénarios de conduite dans le monde réel.
- Aider à intégrer les modèles de perception à la pile d’autonomie et tester les pipelines, permettant ainsi une expérimentation et une itération plus rapides.
- Contribuer aux outils et à l’infrastructure qui améliorent l’efficacité de l’entraînement, le suivi de l’expérimentation et la répétabilité.
- Participer aux discussions techniques par rapport aux architectures de modèles, aux stratégies de fusion de capteurs et aux approches d’entraînement au sein de l’équipe.
Requirements
- Baccalauréat en informatique, robotique, génie électrique, apprentissage automatique ou autre domaine technique connexe avec au moins 4 ans dans le milieu ou une maîtrise avec au moins 2 ans d’expérience.
- Grande compréhension de la vision par ordinateur et des notions de base de l’apprentissage automatique.
- Expérience en application de techniques d’apprentissage automatique, comme l’apprentissage par imitation, l’apprentissage par renforcement ou la modélisation par séquence, à la robotique, aux systèmes autonomes ou aux environnements de contrôle complexes.
- Compétences robustes en programmation Python et PyTorch, avec de l’expérience en codage d’AA de qualité production.
- Expérience en entraînement et évaluation de modèles d’apprentissage automatique à l’aide de grands ensembles de données et d’environnements informatiques adaptatifs.
- Compréhension des architectures d’AA utilisées dans les systèmes de conduite autonome, comme les transformateurs, les réseaux neuronaux graphiques ou les modèles par séquence.
- Expérience en débogage du comportement des modèles, en analyse des données métriques de rendement et en itération sur les pipelines d’entraînement.
- Capacité à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires afin d’intégrer les modèles d’AA à de plus grands systèmes logiciels.
- Bon niveau de compétences en communication technique, écrite et verbale.
- Esprit d’équipe positif.
Benefits
- 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
Applicant Tracking System Keywords
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Hard Skills & Tools
apprentissage automatiquevision par ordinateurPythonPyTorchdétection d'objetprédiction de routeclassification de grille par voxel sémantiquemodélisation par séquenceapprentissage par imitationapprentissage par renforcement
Soft Skills
collaborationcommunication techniqueesprit d'équipeanalyse critiquerésolution de problèmes
Certifications
Baccalauréat en informatiqueBaccalauréat en robotiqueBaccalauréat en génie électriqueMaîtrise en apprentissage automatique