Vereinigte Staaten
B&A
Torc Robotics
Machine Learning Engineer II – Learned Planning (Reinforcement Learning)
Vereinigte Staaten
Ann Arbor, Michigan, 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 revolutionieren.
Schließen Sie sich uns an und katapultieren Sie Ihre Karriere in dem Unternehmen, das die autonome Technologie mitentwickelt hat, und dem ersten AV-Softwareunternehmen mit der Vision, direkt mit einem Lkw-Hersteller zusammenzuarbeiten.
Lernen Sie das Team kennen
Als Machine Learning Engineer II – Learned Behaviors entwickeln und implementieren Sie Verhaltensmodelle, die die Entscheidungsfindung für autonome Lkw steuern. In enger Zusammenarbeit mit Teams aus den Bereichen Wahrnehmung, Vorhersage, Planung und Sicherheit tragen Sie zu gelernten Verhaltensmodulen bei, die ein sicheres, effizientes und menschenähnliches Fahren im realen Frachtverkehr ermöglichen.
Diese Rolle konzentriert sich auf die Erstellung, Validierung und Verbesserung von machine learning Modellen und Infrastrukturen, die lernbasierte Verhaltenssysteme innerhalb des Autonomie-Stacks unterstützen.
Was Sie tun werden
- Entwickeln und trainieren Sie machine learning Modelle für lernbasierte Verhaltenssysteme, einschließlich Ansätzen wie Behavior Cloning, Imitation Learning und Reinforcement Learning.
- Implementieren Sie produktionsreifen ML-Code zur Unterstützung des Modelltrainings, der Evaluierung und der Inferenz innerhalb des Autonomie-Stacks.
- Analysieren Sie die Modellleistung, identifizieren Sie Fehlerarten und schlagen Sie Verbesserungen vor, um die Robustheit und Generalisierung über verschiedene Szenarien hinweg zu erhöhen.
- Tragen Sie zu Modelltrainingspipelines und Datenworkflows bei, indem Sie Verhaltensdatensätze aus Simulationen, Flottenprotokollen und fahrzeuginternen Daten kuratieren.
- Arbeiten Sie mit den Simulation-, Validierungs- und Autonomie-Engineering-Teams zusammen, um lernbasierte Verhaltensmodelle in verschiedenen Fahrumgebungen zu testen und zu bewerten.
- Unterstützen Sie die Integration von gelernten Verhaltensmodellen in Simulations- und Testworkflows, um schnellere Iterationen und eine umfassendere Validierung zu ermöglichen.
- Unterstützen Sie die Entwicklung von Werkzeugen und Infrastrukturen, die die Geschwindigkeit des Experimentierens, die Reproduzierbarkeit und die Modelliteration verbessern.
- Beteiligen Sie sich an technischen Diskussionen über Modellarchitektur und Trainingsstrategien innerhalb des Teams.
Was Sie für den Erfolg benötigen
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Machine Learning oder einem verwandten technischen Bereich mit 4+ Jahren Berufserfahrung oder Master-Abschluss mit 2+ Jahren Erfahrung.
- Erfahrung in der Anwendung von machine learning Techniken wie Imitation Learning, Reinforcement Learning oder Sequenzmodellierung auf Robotik, autonome Systeme oder komplexe Steuerungsumgebungen.
- Starke Programmierkenntnisse in Python und PyTorch, mit Erfahrung in der Erstellung von produktionsreifem ML-Code.
- Erfahrung im Training und der Evaluierung von machine learning Modellen unter Verwendung großer Datensätze und skalierbarer Rechenumgebungen.
- Verständnis von ML-Architekturen, die in Autonomiesystemen verwendet werden, wie z. B. Transformer, Graph Neural Networks oder Sequenzmodelle.
- Erfahrung im Debugging von Modellverhalten, der Analyse von Leistungsmetriken und der Iteration von Trainingspipelines.
- Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Integration von ML-Modellen in größere Softwaresysteme.
Bonuspunkte!
- Erfahrung in den Bereichen autonomes Fahren, Robotik oder simulationsbasiertes Training.
- Erfahrung mit Reinforcement Learning Frameworks oder verteilten Trainingssystemen (z. B. Ray).
- Erfahrung mit Simulationsumgebungen oder großen Verhaltensdatensätzen.
- Vertrautheit mit Fahrzeugdynamik, Bewegungsplanung oder Multi-Agenten-Entscheidungssystemen.
- Erfahrung in der Bereitstellung von ML-Modellen in Produktions- oder realen Robotiksystemen.
Vorteile einer Vollzeit-Torc'r-Anstellung
Torc kümmert sich um seine Teammitglieder und wir bemühen uns, Leistungen 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
- 401(k) Plan mit einem Arbeitgeberzuschuss von 6%
- Flexibilität bei der Arbeitszeit und großzügiger bezahlter Urlaub (sofort nach Arbeitsbeginn verfügbar)
- AD&D und Lebensversicherung
Gehaltsspanne für die Stellenausschreibung
Bei Torc setzen wir uns für den Aufbau einer vielfältigen und integrativen Arbeitsplatzes ein. 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, sich zu bewerben.
Für diese Position sind wir offen für Einstellungen am Standort Ann Arbor, MI (USA) in hybrider Form. Wir sind auch offen für Remote-Einstellungen in den Vereinigten Staaten.
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 breiten Palette von medizinischen, finanziellen und/oder anderen Leistungen auch Handgeldzahlungen, Umzugskosten und andere Vergütungsformen als Teil des Gesamtvergütungspakets angeboten werden.
Job-ID: 103006
US-Gehaltsspanne $153,200—$183,800 USD
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