Torc Robotics

1 oct 2026

Ingeniero Senior de Machine Learning - Modelos de Cámara

Estados Unidos

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.

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 Senior de Machine Learning – Modelos de Cámara, desarrollarás e implementarás modelos de machine learning que potencian la percepción basada en cámaras para camiones autónomos. El equipo de Modelos de Cámara construye y mantiene sistemas de visión centrales que permiten a la pila de autonomía comprender el entorno, detectar y localizar objetos, y estimar la estructura de la escena a partir de datos de cámara.

Trabajando en estrecha colaboración con equipos de percepción, datos e infraestructura, serás responsable del desarrollo y la mejora de modelos robustos y escalables basados en cámaras que soporten una conducción autónoma segura y fiable en entornos de transporte del mundo real.

Este puesto se centra en la propiedad del desarrollo de modelos para áreas de problemas definidas, la mejora del rendimiento del sistema a través de la iteración y la entrega de soluciones de machine learning listas para producción dentro de la pila de autonomía.

Qué Harás

Diseñar, desarrollar e implementar modelos de deep learning para percepción basada en cámaras (por ejemplo, detección de objetos, segmentación, estimación de profundidad, comprensión de escenas)

Ser responsable del desarrollo de modelos de extremo a extremo para áreas definidas, desde la curación de datos y el entrenamiento hasta la evaluación y el despliegue.

Escribir código de ML de calidad de producción para soportar pipelines escalables de entrenamiento, evaluación e inferencia.

Analizar el rendimiento del modelo en diversos escenarios de conducción, identificar modos de fallo y mejorar la robustez y la generalización.

Contribuir y mejorar pipelines de entrenamiento a gran escala, incluyendo la preparación de conjuntos de datos, el entrenamiento distribuido y el seguimiento de experimentos.

Colaborar con los equipos de datos para mejorar la calidad de los conjuntos de datos, incluyendo estrategias de etiquetado y cobertura de casos extremos.

Colaborar con los equipos de percepción, simulación y validación para evaluar e integrar modelos en la pila de autonomía.

Mejorar herramientas, flujos de trabajo e infraestructura para acelerar la experimentación y la iteración de modelos.

Contribuir a las decisiones de arquitectura de modelos y a las discusiones técnicas dentro del equipo.

Mentorizar a ingenieros junior en implementación, depuración y mejores prácticas.

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 más de 6 años de experiencia en la industria, O Máster con más de 3 años O Doctorado con más de 1 años de experiencia.

Experiencia en el desarrollo y despliegue de modelos de deep learning para sistemas de visión por computadora o percepción.

Sólidas habilidades de programación en Python y PyTorch, con experiencia en la escritura de código ML de calidad de producción.

Experiencia en el entrenamiento y evaluación de modelos utilizando conjuntos de datos a gran escala y entornos de computación distribuida.

Sólida comprensión de las arquitecturas modernas de deep learning utilizadas en percepción (por ejemplo, CNN, transformers, modelos multitarea).

Experiencia en la depuración del comportamiento del modelo, el análisis de métricas de rendimiento y la mejora de la fiabilidad del modelo.

Capacidad para traducir problemas ambiguos en soluciones ML estructuradas y entregar de forma independiente.

Experiencia en la colaboración interfuncional para integrar modelos ML en sistemas de autonomía o robótica más grandes.

Puntos extra

Experiencia en conducción autónoma, robótica o sistemas ML basados en simulación.

Experiencia en aprendizaje multitarea o arquitecturas de percepción unificadas.

Experiencia con pipelines de datos a gran escala, sistemas de entrenamiento distribuido (por ejemplo, Ray) o frameworks de gestión de experimentos.

Familiaridad con calibración de cámaras, razonamiento geométrico o percepción 3D a partir de imágenes (por ejemplo, BEV, profundidad monocular, structure-from-motion).

Experiencia en el despliegue de modelos ML en producción o en sistemas robóticos del mundo real.

Ubicación de trabajo: Para este puesto, estamos abiertos a contratar en la oficina de Ann Arbor, MI O Blacksburg, VA (EE. UU.) en modalidad híbrida. También estamos abiertos a contratar de forma remota en los Estados Unidos.

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.

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 de compensación total de Torc también incluirá nuestro bono corporativo y plan de opciones sobre acciones. Dependiendo del puesto ofrecido, se pueden proporcionar pagos de firma, 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: 102952

Rango de contratación para la oferta de empleo

Rango salarial en EE. UU. $177,300—$212,800 USD

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 cubiertas 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).

Cierre de oficinas por festivos en toda la empresa.

Seguro de AD+D y de Vida.

Idiomas

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Puntos extra

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