Nuro

9 oct. 2026

Ingénieur logiciel senior, outils de performance et infrastructure

États-Unis

Mountain View, California, United States

PythonSQLGCPKubernetesC++

Traduction automatique. Consultez l’original.

QUI SOMMES-NOUS

Nuro estime que les véhicules autonomes représentent l'opportunité la plus immédiate et la plus profonde pour l'IA de générer un changement positif dans le monde physique. Des rues plus sûres, plus de temps pour ce qui compte vraiment et un accès facilité au monde qui nous entoure : c'est pourquoi nous construisons une plateforme d'autonomie universelle, pour tous les types de routes et tous les trajets.

Fondée en 2016, Nuro est une entreprise spécialisée dans l'IA physique qui développe une technologie de conduite autonome de niveau 4 pour une large gamme de véhicules, de cas d'utilisation et de marchés. Propulsée par le Nuro Driver™, notre plateforme d'autonomie universelle permet à l'écosystème mondial de la mobilité de déployer l'autonomie à grande échelle, des robotaxis et flottes logistiques aux véhicules personnels.

Fort de plusieurs années d'expérience en déploiement réel et d'un modèle économique flexible axé sur les partenariats, Nuro œuvre pour un avenir où des millions de véhicules autonomes, propulsés par notre technologie, contribueront à rendre la vie quotidienne plus sûre, plus simple et plus connectée.

Nuro a levé plus de 2 milliards de dollars de capital auprès d'Uber, NVIDIA, Google, Softbank, Fidelity, T. Rowe Price et d'autres investisseurs de premier plan.

À PROPOS DU POSTE

Nuro exploite de nombreux systèmes de banc d'essai différents pour évaluer et tester la régression de divers aspects de la couche d'intégration logicielle et matérielle. Cette plateforme de simulation de performance comprend des systèmes

Chez Nuro, chaque modification du code d'autonomie, des mises à jour des modèles ML au rayon de la carte autour du robot en passant par le nombre de trajectoires évaluées, doit être validée pour ses performances en temps réel sur le matériel informatique réel du robot avant d'atteindre la route. Vous serez responsable de l'infrastructure qui rend cela possible.

Notre plateforme de simulation de performance est un système de benchmarking hybride : des bancs d'essai physiques exécutant le matériel informatique de production du robot (plateforme NVIDIA Thor), orchestrés par une infrastructure cloud-native (Kubernetes, GCP), des pipelines de données automatisés alimentant BigQuery et Grafana en métriques de performance, une gestion pré/post-simulation, des outils de traçage et de profilage personnalisés, et bien plus encore.

Les ingénieurs de toute l'entreprise s'appuient quotidiennement sur cette plateforme pour répondre à des questions telles que :

Comment mon nouveau modèle ML affectera-t-il la contention sur le GPU ?

Quel est l'impact d'un nouveau format de données sur le taux de journalisation embarqué ou la contention réseau, étant donné qu'un volume de données plus important pourrait circuler dans le système ?

Quelle quantité de mémoire doit être allouée à ce nouveau module, et comment s'intègre-t-elle dans le budget global du système ?

Vous serez responsable du développement, de l'intégration et de l'évolution de cette plateforme, depuis le système d'exploitation bare-metal et la couche réseau jusqu'à l'orchestration des tâches et l'intégration CI/CD, en passant par la couche d'analyse et de visualisation des données. Il s'agit d'un rôle à forte autonomie et responsabilité au sein d'une petite équipe, où votre travail conditionne directement la vitesse de publication de l'ensemble de la pile d'autonomie. Vous serez le référent technique (DRI) de la plateforme : définition de la feuille de route, choix architecturaux, représentation des besoins de la plateforme auprès de la direction et garantie de la scalabilité du système à travers plusieurs générations de matériel.

VOS MISSIONS

Infrastructure de benchmarking : Développer et maintenir la couche d'orchestration des tâches qui planifie, exécute et valide les benchmarks de performance de l'autonomie sur une flotte de bancs d'essai physiques, intégrés dans les pipelines CI/CD en tant que portes de qualité bloquant la fusion et la publication.

Fiabilité et observabilité de la plateforme : Construire des outils de surveillance, d'alerte et d'automatisation de l'auto-guérison pour la flotte de bancs d'essai. Identifier de manière proactive les risques systémiques (goulots d'étranglement de capacité, modèles de dégradation du matériel, points de défaillance uniques de l'infrastructure) avant qu'ils ne deviennent des pannes. Suivre l'utilisation, les taux de défaillance et les tendances de capacité pour garantir que la plateforme évolue en fonction de la demande organisationnelle.

Pipelines de données de performance : Concevoir et construire des pipelines de données de bout en bout qui capturent des métriques de performance précises (utilisation CPU/GPU, bande passante mémoire, latence E2E, gigue de planification) à partir des exécutions sur banc d'essai, les traiter à grande échelle et faire ressortir des informations exploitables via des tableaux de bord et la détection automatisée de régressions.

Analyse statistique et expérimentation : Travailler avec l'équipe Data Science pour développer une méthodologie d'expérimentation rigoureuse pour les résultats de performance issus de charges de travail d'autonomie non déterministes, incluant l'analyse de variance, les tests de signification et la détection de régressions.

Plateforme Bare-Metal et OS : Guider l'équipe SRE sur la configuration du système d'exploitation et du niveau système du matériel de banc d'essai, y compris le réglage du noyau Linux, l'infrastructure de démarrage, le réseau et la mise en service du matériel, en veillant à ce que la plateforme reproduise fidèlement le comportement informatique du robot en production.

Stratégie de plateforme et d'allocation : Piloter le cycle de planification de la flotte de benchmarking à travers les générations de matériel. Collaborer avec l'ingénierie et la direction de programme pour négocier l'allocation matérielle, modéliser les scénarios d'utilisation sous des contraintes réelles et présenter des recommandations basées sur des données, en équilibrant la couverture des tests, le débit des utilisateurs, les coûts et les engagements SLA par rapport aux ressources physiques limitées.

Collaboration interfonctionnelle : Collaborer avec les équipes Hardware Engineering, NPI (New Product Introduction), SRE (Site Reliability Engineering), Perception, Behavior et Data Science pour traduire leurs besoins en analyse de performance en une infrastructure robuste et en libre-service.

PROFIL RECHERCHÉ

Expérience : 5 ans ou plus d'expérience en ingénierie logicielle dans l'industrie.

Ingénierie logicielle : Maîtrise solide de Python et maîtrise opérationnelle de C++. Vous écrivez un code propre, testable, bien documenté et vous vous souciez de la maintenabilité à long terme.

Data Engineering : Expérience dans la construction de pipelines de données, l'ingestion, la transformation, le stockage et la visualisation. Familiarité avec SQL et les flux de travail analytiques.

Systèmes et infrastructure : Connaissance approfondie des systèmes Linux : vous avez configuré des noyaux, débogué des problèmes de démarrage, écrit des unités systemd ou géré une infrastructure bare-metal. Vous comprenez le réseau, le stockage et le calcul à un niveau supérieur à "ça fonctionne tout seul".

Leadership technique : Expérience dans la définition de la vision technique et de la feuille de route pour un projet ou une plateforme, en assurant l'alignement entre plusieurs parties prenantes. Vous avez identifié de manière autonome les partenaires interfonctionnels nécessaires pour débloquer et livrer, et vous avez informé la direction technique des compromis et des recommandations.

Culture IA : Vous considérez l'IA comme une partie intégrante de votre flux de travail d'ingénierie, et non comme un raccourci occasionnel. Vous utilisez des outils agents (par exemple, Claude Code) tout au long du cycle de développement et vous comprenez les limites du moment où la sortie de l'IA nécessite un examen approfondi par rapport au moment où elle vous accélère.

Sens de l'action : À l'aise dans des environnements ambigus et en évolution rapide où vous devez équilibrer l'architecture à long terme avec la livraison à court terme.

POINTS BONUS

Expérience en ingénierie de performance, en particulier autour de l'intégration d'outils (perf, Perfetto, pprof, eBPF, NVIDIA Nsight Systems, NVIDIA CUPTI).

Expérience en robotique ou en véhicules autonomes (AV), en particulier avec la pile NVIDIA DriveOS.

Chez Nuro, votre salaire de base n'est qu'une partie de votre package de rémunération global. Pour ce poste, la fourchette de salaire de base raisonnablement attendue se situe entre 183,000 $ et 275,000 $ pour le niveau auquel ce poste a été défini. Votre salaire de base dépendra de plusieurs facteurs, notamment votre expérience, vos qualifications, votre formation, votre localisation et vos compétences. Si vous êtes considéré pour un niveau différent, une fourchette de salaire plus élevée ou plus basse s'appliquera. Ce poste est également éligible à une prime de performance annuelle, à des actions et à un package d'avantages sociaux compétitif.

Chez Nuro, nous célébrons les différences et nous nous engageons à favoriser un lieu de travail diversifié qui encourage l'inclusion et la sécurité psychologique pour tous les employés. Nuro est fier d'être un employeur garantissant l'égalité des chances et interdit expressément toute forme de discrimination au travail fondée sur la race, la couleur, la religion, le sexe, l'orientation sexuelle, l'identité ou l'expression de genre, l'origine nationale, l'âge, les informations génétiques, le handicap, le statut d'ancien combattant ou toute autre caractéristique légalement protégée.

Langues

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