Estados Unidos
B&A
Torc Robotics
Ingeniero/a de Machine Learning II - Planificación Aprendida (Aprendizaje por Refuerzo)
Estados Unidos
Ann Arbor, Michigan, United States
Python
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la Empresa
En Torc, siempre hemos creído que la tecnología de vehículos autónomos transformará la forma en que viajamos, transportamos mercancías y hacemos negocios.
Como líder en conducción autónoma desde 2007, Torc ha pasado más de una década comercializando nuestras soluciones con socios experimentados. Ahora, como parte de la familia Daimler, nos centramos exclusivamente en el desarrollo de software para camiones automatizados para transformar la forma en que el mundo transporta mercancías.
Únete a nosotros y catapulta tu carrera en la empresa que ayudó a ser pionera en tecnología autónoma, y la primera empresa de software AV con la visión de asociarse directamente con un fabricante de camiones.
Conoce al Equipo
Como Ingeniero/a de Machine Learning II – Comportamientos Aprendidos, ayudarás a desarrollar y desplegar modelos de comportamiento que potencian la toma de decisiones para camiones autónomos. Trabajando estrechamente con equipos de percepción, predicción, planificación y seguridad, contribuirás a módulos de comportamiento aprendido que permiten una conducción segura, eficiente y similar a la humana en operaciones de transporte del mundo real.
Este puesto se centra en la creación, validación y mejora de modelos de machine learning y la infraestructura que soporta los sistemas de comportamiento aprendido dentro del stack de autonomía.
Qué Harás
- Desarrollar y entrenar modelos de machine learning para sistemas de comportamiento aprendido, incluyendo enfoques como la clonación de comportamiento, el aprendizaje por imitación y el aprendizaje por refuerzo.
- Implementar código de ML de calidad de producción para soportar el entrenamiento, la evaluación y la inferencia de modelos dentro del stack de autonomía.
- Analizar el rendimiento del modelo, identificar modos de fallo y proponer mejoras para aumentar la robustez y la generalización en diferentes escenarios.
- Contribuir a los pipelines de entrenamiento de modelos y flujos de trabajo de datos, curando conjuntos de datos de comportamiento a partir de simulación, logs de flota y datos del vehículo.
- Colaborar con los equipos de ingeniería de simulación, validación y autonomía para probar y evaluar modelos de comportamiento aprendido en diversos entornos de conducción.
- Ayudar a integrar modelos de comportamiento aprendido en flujos de trabajo de simulación y pruebas, permitiendo una iteración más rápida y una validación más completa.
- Soportar el desarrollo de herramientas e infraestructura que mejoren la velocidad de experimentación, la reproducibilidad y la iteración de modelos.
- Contribuir a discusiones técnicas sobre la arquitectura del modelo y las estrategias de entrenamiento dentro del equipo.
Lo que Necesitarás para Tener Éxito
- Título de Grado en Ciencias de la Computación, Robótica, Ingeniería Eléctrica, Machine Learning, o un campo técnico relacionado con 4+ años de experiencia industrial, o un Máster con 2+ años de experiencia.
- Experiencia aplicando técnicas de machine learning como aprendizaje por imitación, aprendizaje por refuerzo o modelado de secuencias a robótica, sistemas autónomos o entornos de control complejos.
- Sólidas habilidades de programación en Python y PyTorch, con experiencia en la escritura de código de ML de calidad de producción.
- Experiencia en el entrenamiento y evaluación de modelos de machine learning utilizando grandes conjuntos de datos y entornos de computación escalables.
- Comprensión de las arquitecturas de ML utilizadas en sistemas de autonomía, como transformers, redes neuronales gráficas o modelos de secuencia.
- Experiencia en la depuración del comportamiento del modelo, el análisis de métricas de rendimiento y la iteración en pipelines de entrenamiento.
- Capacidad para colaborar con equipos multifuncionales para integrar modelos de ML en sistemas de software más grandes.
¡Puntos Extra!
- Experiencia trabajando en conducción autónoma, robótica o entornos de entrenamiento basados en simulación.
- Experiencia con frameworks de aprendizaje por refuerzo o sistemas de entrenamiento distribuido (por ejemplo, Ray).
- Experiencia trabajando con entornos de simulación o grandes conjuntos de datos de comportamiento.
- Familiaridad con la dinámica vehicular, planificación de movimiento o sistemas de toma de decisiones multiagente.
- Experiencia desplegando modelos de ML en producción o en sistemas robóticos del mundo real.
Ventajas de ser un Torc'r a Tiempo Completo
Torc se preocupa por los miembros de nuestro equipo y nos esforzamos por proporcionar beneficios y recursos para apoyar su salud, equilibrio entre vida laboral y personal, y futuro. Nuestra cultura es colaborativa, enérgica y centrada en el equipo. Torc ofrece:
- Un paquete de compensación competitivo que incluye un componente de bonificación y opciones sobre acciones
- Primas médicas, dentales y de visión pagadas al 100% para empleados a tiempo completo
- Plan 401K con una contrapartida del empleador del 6%
- Flexibilidad en el horario y generosas vacaciones pagadas (disponibles inmediatamente después de la fecha de inicio)
- Seguro de AD+D y de Vida
Rango de Contratación para la Oferta de Empleo
En Torc, estamos comprometidos a construir un lugar de trabajo diverso e inclusivo. Celebramos la singularidad de nuestros Torc'rs y no discriminamos por motivos de raza, religión, color, origen nacional, género (incluyendo embarazo, parto o condiciones médicas relacionadas), orientación sexual, identidad de género, expresión de género, edad, condición de veterano o discapacidades.
Incluso si no cumples con el 100% de las cualificaciones enumeradas para esta oportunidad, te animamos a postularte.
Para este puesto, estamos abiertos a contratar en la oficina de Ann Arbor, MI (EE. UU.) en modalidad híbrida. También estamos abiertos a contratar de forma remota en los Estados Unidos.
Nuestra compensación refleja el costo de la mano de obra en varios mercados geográficos. El pago se basa en una serie de factores y puede variar según el conocimiento, las habilidades y la experiencia relacionados con el puesto. El paquete total de compensación de Torc también incluirá nuestro bono corporativo y plan de opciones sobre acciones. Dependiendo del puesto ofrecido, se pueden proporcionar pagos de inicio, reubicación y otras formas de compensación como parte de un paquete de compensación total, además de una gama completa de beneficios médicos, financieros y/o de otro tipo.
ID de Trabajo: 103006
Rango Salarial en EE. UU. $153,200—$183,800 USD
Más oportunidades con un solo perfil
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