Ingénieur en apprentissage automatique, II
Torc Robotics
full-time
Posted on:
Location Type: Remote
Location: Missouri • United States
Visit company websiteExplore more
About the role
- Développer et entraîner des modèles d’apprentissage profond pour la perception à base de caméras, permettant à la pile d’autonomie de détecter les objets, comprendre les scènes et estimer les informations géométriques provenant de groupes visuels.
- Mettre en œuvre un code d’apprentissage automatique de qualité production pour appuyer l’entraînement, l’évaluation et l’inférence de modèles pour les systèmes de perception à base de caméra.
- Analyser le rendement de modèles à travers plusieurs scénarios de conduite, identifier les modes d’échec et améliorer la robustesse et la généralisation.
- Contribuer au développement et à l’optimisation de pipelines d’entraînement à grande échelle, y compris la préparation des ensembles de données, l’entraînement distribué et la gestion de l’expérimentation.
- Travailler étroitement avec les équipes des données pour organiser et améliorer les ensembles de données d’entraînement provenant des registres de flotte, de la simulation et des pipelines d’annotation.
- Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires de perception, simulation et validation afin d’évaluer le rendement de modèles et contribuer à leur intégration dans la pile d’autonomie.
- Améliorer les flux de travail et outils d’expérimentation afin d’accélérer l’itération, la répétabilité et l’évaluation des modèles.
- Contribuer aux discussions sur l’architecture de modèle, les stratégies d’entraînement et le design du système de perception.
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.
- Expérience en développement de modèles d’apprentissage automatique ou profond pour la vision par ordinateur ou les systèmes de perception.
- 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’apprentissage profond modernes utilisées dans les systèmes de perception, comme les CNN, les transformateurs ou les modèles d’entraînement multitâche.
- 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.
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
Tip: use these terms in your resume and cover letter to boost ATS matches.
Hard Skills & Tools
apprentissage profondmodèles d'apprentissage automatiquevision par ordinateurPythonPyTorchentraînement de modèlesévaluation de modèlesdébogagearchitectures d'apprentissage profondCNN
Soft Skills
collaborationorganisationamélioration des flux de travailitérationcommunication
Certifications
Baccalauréat en informatiqueBaccalauréat en robotiqueBaccalauréat en génie électriqueMaîtrise en apprentissage automatique