May Mobility

1 oct. 2026

Ingénieur ML Principal - Cartographie

États-Unis

United States

PythonC++Go

Traduction automatique. Consultez l’original.

À propos du poste

May Mobility transforme les villes grâce à la technologie autonome pour créer un monde plus sûr, plus vert et plus accessible. Basée à Ann Arbor, Michigan, May développe et déploie des véhicules autonomes (VA) alimentés par notre technologie innovante de prise de décision multi-politiques (MPDM) qui réinvente littéralement la façon dont les VA pensent.

Nos véhicules font plus que simplement se conduire seuls : ils apportent de la valeur aux communautés, comblent les lacunes des transports publics et transportent les gens là où ils doivent aller en toute sécurité, facilement et avec beaucoup plus de plaisir. Nous construisons le meilleur système d'autonomie au monde pour réinventer les transports en minimisant la congestion, en élargissant l'accès et en encourageant une meilleure utilisation des sols afin de favoriser des espaces plus verts, plus dynamiques et plus vivables. Depuis notre création en 2017, nous avons effectué plus de 500,000 trajets autonomes pour de vraies personnes dans le monde entier. Et nous ne faisons que commencer. Nous recherchons des personnes qui partagent notre passion pour la construction de l'avenir, aujourd'hui, la résolution de problèmes concrets et la visualisation de l'impact de leur travail. Rejoignez-nous.

La mission du groupe Cartographie et Localisation Autonome est de fournir à nos véhicules une intelligence spatiale de classe mondiale, une cartographie sémantique et topologique, et une estimation d'état pour modéliser et naviguer dans des environnements urbains, suburbains et ruraux complexes. Nous recherchons un Ingénieur ML Principal pour rejoindre notre équipe et architecturer la prochaine génération de notre pile de cartographie et de localisation. En tant qu'Ingénieur ML Principal pour la Cartographie, vous serez à l'avant-garde de cette mission, construisant la base sémantique et topologique de qualité production qui permet à nos véhicules de comprendre et de naviguer sur les routes les plus difficiles du monde à grande échelle.

RESPONSABILITÉS PRINCIPALES

Architecturer, concevoir et implémenter une pile de cartographie de réseaux de voies et de routes de qualité production, en assurant une intégration haute performance avec le système d'autonomie global.

Diriger la recherche, la conception, l'entraînement et la validation d'architectures neuronales avancées. Cela inclut la détection d'objets, la classification, la segmentation, le suivi, l'estimation de profondeur et la reconstruction 3D pour extraire et modéliser les réseaux de voies et de routes, ainsi que les caractéristiques sémantiques clés (par exemple, les panneaux de signalisation, les feux de circulation et les marquages routiers), pour la cartographie automatisée.

Piloter le développement de fonctionnalités majeures de l'inception au déploiement. Cela comprend la conception d'architecture de haut niveau, des revues de code rigoureuses, des tests automatisés, le mentorat d'ingénieurs juniors et la résolution technique.

Assumer la responsabilité de la stratégie de données de bout en bout pour le domaine de la cartographie. Vous définirez les pipelines de curation de données, de labellisation automatique, de données synthétiques et d'apprentissage actif pour capturer et résoudre les scénarios de longue traîne.

Développer des métriques robustes et des cadres d'évaluation pour la précision des réseaux de voies et de routes, la cohérence temporelle et la mise à l'échelle sur divers domaines de conception opérationnelle (ODD).

Travailler de manière autonome avec des équipes interfonctionnelles pour traduire des objectifs d'autonomie complexes en exigences logicielles et système claires.

Collaborer avec les ingénieurs ML et Autonomie pour assurer le déploiement et la validation transparents des fonctionnalités de cartographie sur la flotte de véhicules.

Rester à la pointe de la recherche en évaluant, adaptant et innovant des techniques de pointe. Cela inclut la construction de cartes HD vectorisées en ligne, les modèles de cartographie de bout en bout et les modèles fondamentaux de vision/fusion pour fournir des solutions prêtes pour la production.

QUALIFICATIONS ET EXPÉRIENCE

Les candidats qui réussissent le mieux dans ce rôle possèdent généralement les qualifications suivantes ou des connaissances ou une expérience comparables :

Requis

Doctorat ou Master en informatique, génie électrique, robotique ou domaine connexe avec une solide base mathématique et d'ingénierie.

7+ années d'expérience industrielle dans le développement et le déploiement de modèles ML/DL pour la cartographie ou la vision par ordinateur à grande échelle.

Expertise approfondie dans plusieurs des domaines suivants :

Fondamentaux de la vision par ordinateur : Détection d'objets, classification, segmentation, suivi, estimation de profondeur et reconstruction 3D.

Topologie et connectivité au niveau de la voie, modélisation des intersections et construction de graphes de réseaux de voies/routes.

Réseaux de cartographie vectorisés (par exemple, MapTR), représentation de scène basée sur BEV et modélisation temporelle.

Modèles fondamentaux auto-supervisés/semi-supervisés et de fusion/vision.

Compréhension approfondie des cartes HD, y compris la modélisation de la géométrie des réseaux de voies et de routes, la connectivité et les attributs sémantiques.

Expertise en développement ML/DL utilisant PyTorch ou TensorFlow, y compris l'expérience de l'entraînement distribué, de la génération de données synthétiques, de la gestion de jeux de données à grande échelle et des stratégies de curation de données.

Solides compétences en programmation en Python et/ou C++ avec une expérience en conception logicielle modulaire et en développement basé sur Linux.

Leadership avéré dans la définition de feuilles de route techniques, le mentorat d'ingénieurs et la réalisation d'améliorations mesurables des performances des modèles et de la fiabilité du système.

Solides compétences en communication avec la capacité de diriger des discussions techniques et de s'aligner avec les équipes interfonctionnelles.

EXIGENCES PHYSIQUES

Conditions de travail standard de bureau, qui comprennent, sans s'y limiter :

Position assise prolongée

Station debout prolongée

Utilisation prolongée de l'ordinateur

Déplacements requis ? - Modérés : 11%-25% --------------------------------------------------------------------------------

Souhaitable

10+ années d'expérience en ML/DL pour la conduite autonome ou les systèmes ADAS.

Expérience dans l'extraction et/ou la fusion de caractéristiques à partir d'images au niveau de la rue et d'images aériennes.

Expérience dans l'utilisation de modèles Vision-Langage (VLM) et/ou de modèles fondamentaux pour la labellisation automatique et la détection de cas limites (longue traîne).

Expertise en optimisation ML pour les produits en temps réel avec un calcul limité, tels que la quantification et la réduction de la taille des grands modèles transformeurs.

Un bilan avéré d'inventions et/ou un historique de publications dans des conférences de premier plan (par exemple, CVPR, NeurIPS, ICCV, ECCV, ICLR).

Avantages et Perks

Suite complète de soins de santé comprenant des régimes de couverture médicale, dentaire, optique, vie et invalidité. Les partenaires domestiques résidant ensemble depuis au moins un an sont également éligibles pour participer.

Comptes d'épargne santé et comptes de dépenses flexibles pour les soins de santé et les soins aux personnes à charge disponibles.

Avantages de retraite généreux, y compris une contrepartie de l'employeur immédiatement acquise (safe harbor match).

Congés parentaux payés généreux ainsi qu'un retour progressif au travail.

Politique de vacances flexible en plus des jours fériés payés par l'entreprise.

Programme de bien-être total offrant de nombreuses ressources pour le bien-être général.

Fourchette de salaire

Vous ne remplissez pas toutes les exigences ? Des études ont montré que les femmes et/ou les personnes de couleur sont moins susceptibles de postuler à un emploi si elles ne remplissent pas toutes les qualifications. Chez May Mobility, nous nous engageons à construire un effectif diversifié, inclusif et authentique, donc si ce poste vous intéresse mais que votre expérience passée ne correspond pas parfaitement à toutes les qualifications, nous vous encourageons à postuler quand même ! Vous pourriez être le candidat idéal pour ce poste ou un autre chez May.

Vous souhaitez en savoir plus sur notre culture et nos avantages ? Consultez notre site Web maymobility.com/careers/ !

May Mobility est un employeur garantissant l'égalité des chances. Tous les candidats à l'emploi seront considérés sans distinction de race, de couleur, de religion, de sexe, d'origine nationale, d'âge, de handicap, d'orientation sexuelle, d'identité ou d'expression de genre, de statut d'ancien combattant, de génétique ou de toute autre base légalement protégée. Vous avez ci-dessous la possibilité de partager vos pronoms de genre préférés, votre genre, votre ethnicité et votre statut d'ancien combattant avec May Mobility pour nous aider à identifier les domaines d'amélioration dans nos processus d'embauche et de recrutement. La réponse à ces questions est entièrement volontaire. Toutes les informations que vous choisirez de fournir seront confidentielles et n'auront aucun impact sur la décision d'embauche. Si vous pensez avoir besoin d'un quelconque aménagement, veuillez nous en informer.

Note aux agences de recrutement : May Mobility n'accepte pas les CV d'agences non sollicités. De plus, May Mobility ne paie pas de frais de placement pour les candidats soumis par une agence autre que ses partenaires approuvés.

$225,000—$275,000 USD

May Mobility utilise des outils automatisés pour soutenir — mais pas remplacer — le jugement humain dans notre processus de recrutement, pour en savoir plus, veuillez cliquer ici drive.google.com/file/d/1eGgErDdZ99HVoyxBrVpVUjhdUcmKogki/view?usp=drive_link

Langues

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À propos du poste

RESPONSABILITÉS PRINCIPALES

QUALIFICATIONS ET EXPÉRIENCE

Requis

EXIGENCES PHYSIQUES

Souhaitable

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