Ingénieur(e) “Staff" en apprentissage automatique — "BEV"

Torc Robotics; Mount Royal; Hybrid; CAD 209,000 - 314,000; Full time

Job summary

Une entreprise de technologie de véhicules autonomes est à la recherche d'un(e) Ingénieur(e) Staff en apprentissage automatique. Le candidat idéal dirigera le développement de modèles de perception avancés utilisant des données multimodales. Le poste nécessite une maîtrise en informatique ou un domaine connexe, avec au moins 10 ans d'expérience en apprentissage profond. En outre, le candidat doit avoir une expertise avérée en fusion de capteurs et en modélisation BEV. Des avantages compétitifs sont offerts, y compris un régime de primes et des options d'achat d'actions.

Benefits

Programme de rémunération concurrentiel

Couverture médicale, dentaire et de la vue

Régime d'épargne-retraite avec contribution de l'employeur

Subvention pour le transport en commun

Flexibilité des horaires et vacances payées

Fermetures de bureau pendant les congés fériés

Qualifications

• 10 ans d'expérience en apprentissage approfondi pour la perception et la vision 3D.
• Expertise en modélisation BEV et compréhension des scènes 3D.
• Capacité avérée à diriger l'innovation en apprentissage automatique.

Responsibilities

• Diriger le développement du modèle BEV et définir la feuille de route technique.
• Concevoir des architectures multimodales avancées.
• Collaborer avec des équipes pour l'intégration des modèles de perception.

Skills

Apprentissage profond

Modélisation BEV

Fusion multimodale

Python

Pipelines de données

Education

Maîtrise ou doctorat en informatique, génie électrique ou domaine connexe

Tools

PyTorch

TensorFlow

Ray

Job description

Ingénieur(e) “Staff" en apprentissage automatique — "BEV"

À Torc, nous avons toujours cru que la technologie des véhicules autonomes transforme la façon dont nous voyagions, transportions la marchandise et faisions des affaires.

Leader de la conduite autonome depuis 2007, Torc a passé plus d’une décennie à commercialiser des solutions aux côtés de partenaires chevronnés. Nous faisons maintenant partie de la famille Daimler, ce qui nous permet de nous concentrer uniquement sur le développement des logiciels pour les camions automatisés. Nous transformerons la façon dont le monde transporte la marchandise.

Joignez‑vous à notre équipe : catapultez votre carrière au sein de l’entreprise ayant contribué à créer la technologie de conduite autonome (CA). Nous sommes la première entreprise de logiciels de CA et avons une vision de faire équipe directement avec un constructeur de camions.

Rencontrez l’équipe

En tant qu’ingénieur(e) “Staff" en apprentissage automatique spécialisé(e) dans le BEV (Bird’s‑Eye View) et la perception multimodale, vous dirigerez le développement de modèles de nouvelle génération qui unifient les informations provenant des caméras, du LiDAR et du radar pour offrir une riche compréhension spatiale de l’environnement de conduite.

Vous conduirez l’innovation architecturale, la formation de modèles à grande échelle et les améliorations basées sur les données qui font directement progresser les capacités de perception au cœur de la pile de conduite autonome de Torc.

Il s’agit d’un rôle de leadership technique axé sur l’innovation et la maturité du modèle, et non sur l’intégration des fonctionnalités en aval.

Ce que vous ferez

• Diriger le développement du modèle BEV : définir et exécuter la feuille de route technique pour les modèles de perception basés sur le BEV à travers de multiples tâches (détection, segmentation, topologie de la route et compréhension de la scène).
• Concevoir des architectures multimodales avancées qui fusionnent des données de capteurs hétérogènes (caméra, LiDAR, radar, cartes HD) en représentations spatiales unifiées.
• Développer des modèles de perception fondamentaux en s’appuyant sur les transformateurs BEV, les encodeurs basés sur les voxels ou les représentations implicites de la scène.
• Posséder des flux de travail de formation à grande échelle, depuis des stratégies d’échantillonnage de données et des pipelines d’augmentation jusqu’à la formation distribuée et à l’optimisation des hyperparamètres.
• Améliorer la robustesse et la généralisation du modèle, en tenant compte des conditions de longue traîne, telles que la faible visibilité, les occlusions et les configurations rares de la scène.
• Établir des cadres d’évaluation pour la précision géométrique, la stabilité temporelle et les performances de transfert entre domaines.
• Collaborer de manière transversale avec les équipes chargées de l’étalonnage des capteurs, de la cartographie et de la fusion afin d’assurer la cohésion des interfaces des modèles de perception.
• Encadrer et guider les ingénieurs en apprentissage automatique, en cultivant les meilleures pratiques en matière d’expérimentation, de qualité du code et de validation des modèles.
• Rester à la pointe de la recherche en apprentissage automatique, en explorant l’apprentissage autosupervisé, le pré‑entraînement à grande échelle ou les modèles de base pour la perception 3D.

Ce dont vous aurez besoin pour réussir

• Maîtrise ou doctorat en informatique, génie électrique, robotique ou autre domaine connexe (ou expérience pratique équivalente).
• 10 ans d’expérience et plus en apprentissage approfondi pour la perception, la vision 3D ou les systèmes autonomes.
• Expertise avérée dans la modélisation BEV, la compréhension des scènes 3D et la fusion multivue.
• Solide expérience en fusion de capteurs multimodaux, en particulier l’intégration de données d’appareils photo et de LiDAR.
• Maîtrise de Python et des cadres d’applications d’apprentissage approfondi tels que PyTorch ou TensorFlow.
• Expérience des pipelines de données à grande échelle, de la formation distribuée et des systèmes de gestion des expériences.
• Leadership avéré dans la conduite de l’innovation en matière de modèles d’apprentissage automatique et dans le mentorat d’équipes techniques.
• Expérience de la conduite autonome ou de la perception robotique dans des environnements de production.
• Expérience des outils MLOps et d’infrastructure (Ray).
• Expertise pratique dans les architectures d’apprentissage automatique basées sur le BEV, la fusion LiDAR‑vision ou la modélisation spatio‑temporelle.
• Familiarité avec l’étiquetage 3D, l’étalonnage et les pipelines de simulation de capteurs.
• Expérience de publications ou de contributions à des logiciels libres dans des domaines de premier plan (CVPR, ICCV, NeurIPS, ICRA, CoRL).
• Compréhension des compromis de performance et des contraintes de déploiement (latence, mémoire, précision).

La connaissance de l’anglais est exigée car la personne retenue devra collaborer quotidiennement avec des collègues anglophones aux États-Unis et travailler avec la documentation technique rédigée uniquement en anglais.

Avantages d’être un employé à temps plein chez Torc

• 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.

Fourchette salariale pour le poste

$209 200 – $313 800 CAD