Torc Robotics

1 oct 2026

Ingeniero Senior de ML - Etiquetado Automático

Estados Unidos

Ann Arbor, Michigan, United States

PythonSQLAWSGCP

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 torc.ai/daimler-testing-automated-trucks-public/, nos centramos exclusivamente en el desarrollo de software para camiones automatizados para transformar la forma en que el mundo transporta mercancías. Únase a nosotros y catapulte su carrera con la empresa que ayudó a ser pionera en la tecnología autónoma, y la primera empresa de software AV con la visión de asociarse directamente con un fabricante de camiones.

Conoce al Equipo

El equipo de Auto Tagger es el motor detrás de nuestro "data flywheel", responsable de traducir petabytes de datos brutos multimodales del vehículo en una biblioteca altamente curada de escenarios de conducción críticos. Al extraer eventos de "long-tail" de los registros de conducción, proporcionamos los datos fundamentales requeridos para una conducción de camiones autónoma segura. Aprovechando las capas lógicas de Pegasus, este equipo estructura y cataloga los hallazgos en una base de datos de observaciones que acelera directamente el desarrollo en percepción autónoma, fusión de sensores y pruebas de simulación generativa.

Lo que Harás

Minería de Escenarios a Escala: Diseñar y optimizar pipelines de datos distribuidos para procesar registros multisensores masivos (cámara, LiDAR, radar, cinemática), extrayendo y catalogando automáticamente eventos de conducción críticos para la seguridad y de "long-tail".

Etiquetado Avanzado de Eventos: Desarrollar y ajustar algoritmos heurísticos y asistidos por ML (incluida la exploración de Modelos de Lenguaje Visual o búsqueda vectorial semántica) para clasificar y describir automáticamente escenarios ambientales y de comportamiento complejos.

Estructuración de Datos Estandarizada: Extraer y formatear datos de escenarios utilizando el estándar de capas Pegasus (junto con frameworks de código abierto) para garantizar la consistencia semántica y la integridad rigurosa de los metadatos.

Integración del "Data Flywheel": Gestionar la ingesta de eventos etiquetados en la base de datos de observaciones, permitiendo consultas y recuperaciones a alta velocidad para entrenamiento de ML, pruebas de regresión y validación del sistema.

Alineación Interfuncional: Operar con amplia autonomía para impulsar el consenso a través de los límites organizacionales. Colaborar estrechamente con los consumidores posteriores en percepción, simulación e ingeniería de sistemas para definir qué constituye un "escenario interesante" y operacionalizar un bucle de datos continuo.

Mentoría y Crecimiento del Equipo: Guiar, mentorizar y elevar a ingenieros con menos experiencia. Liderar revisiones de diseño, establecer estándares de codificación y fomentar una cultura de excelencia técnica y resolución colaborativa de problemas.

Lo que Necesitarás para Tener Éxito

Título de Grado en Ciencias de la Computación, Robótica, Ingeniería Eléctrica o campo técnico relacionado, más competencias demostradas y proficiencias técnicas típicamente adquiridas a través de 6+ años de experiencia O; Título de Máster en Ciencias de la Computación, Robótica, Ingeniería Eléctrica o campo técnico relacionado, más competencias demostradas y proficiencias técnicas típicamente adquiridas a través de 3+ años de experiencia O; Doctorado en Ciencias de la Computación, Robótica, Ingeniería Eléctrica o campo técnico relacionado, más competencias demostradas y proficiencias técnicas típicamente adquiridas a través de 1+ años de experiencia.

Lenguajes Principales: Sólidas habilidades en Python y SQL, con gran experiencia en el procesamiento de enormes conjuntos de datos de series temporales o no estructurados.

ML y Curación de Conjuntos de Datos: Experiencia práctica en machine learning y curación de conjuntos de datos, con un historial demostrado de implementación de conjuntos de datos dirigidos que mejoran mediblemente el rendimiento de los modelos posteriores.

Exploración de Datos: Experiencia práctica utilizando Databricks (o plataformas similares) para análisis a gran escala, consultas interactivas y para hacer que enormes conjuntos de datos de vehículos sean consultables.

Nube y Computación: Experiencia en frameworks de computación distribuida (Ray, Spark, Beam) y plataformas en la nube (AWS, GCP, o Azure) para ejecutar cargas de trabajo de datos pesadas.

Estándares AV: Experiencia en el análisis de formatos de datos complejos y la aplicación de estándares de descripción de escenarios como las capas Pegasus.

Comunicación: Capacidad excepcional para traducir desafíos complejos de ingeniería de datos en estrategias claras para partes interesadas interfuncionales.

Liderazgo Técnico: Trayectoria probada en la mentoría de equipos, la dirección de la arquitectura del sistema y la definición de hojas de ruta de ingeniería.

¡Puntos Extra!

Autoetiquetado y VLMs: Familiaridad con modelos fundacionales, pipelines de autoetiquetado o clasificación "zero-shot" para la extracción de escenarios.

Servir Modelos: Experiencia con vLLM, SGLang o frameworks similares para servir modelos e inferencia de alta eficiencia y alto rendimiento.

Inferencia Semántica: Experiencia en extracción semántica y mapeo de atributos para ayudar a construir un motor de inferencia semántica robusto, yendo más allá de la detección de objetos estándar con cuadros delimitadores.

Herramientas de Datos: Familiaridad con el análisis de formatos de robótica (ROS bags, MCAP) y la optimización de formatos de almacenamiento columnar de alto rendimiento (Parquet, Arrow).

Integración Posterior: Conocimiento de cómo los datos de escenarios alimentan flujos de trabajo de simulación generativa, renderizado neuronal o validación de fusión de sensores.

Recuperación Avanzada: Experiencia en la construcción de sistemas de recuperación semántica o bases de datos vectoriales para datos de automoción.

Ventajas de ser un "Torc'r"

Torc se preocupa por los miembros de nuestro equipo y nos esforzamos por proporcionar beneficios y recursos para apoyar su salud, equilibrio entre la 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).

Cierre de oficinas por vacaciones en toda la empresa.

Seguro AD+D y de Vida.

Rango de Contratación para 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, sexo (incluido embarazo, parto o condiciones médicas relacionadas), orientación sexual, identidad de género, expresión de género, edad, estado de veterano o discapacidades. Incluso si no cumple con el 100% de las cualificaciones enumeradas para esta oportunidad, le animamos a postularse.

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 trabajo. 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 incorporación, reubicación y otras formas de compensación como parte de un paquete de compensación total, además de una gama completa de beneficios médicos, financieros y/u otros.

ID de Empleo: R-102717

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

Idiomas

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Lo que Harás

Lo que Necesitarás para Tener Éxito

¡Puntos Extra!

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