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Ingénieur·e principal·e en AA - Localisation

Reposted 18 Days Ago
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The Principal Engineer in AA will develop machine learning components for autonomous vehicles to enhance localization accuracy using sensor fusion and mapping techniques.
The summary above was generated by AI

À propos de l’entreprise  

À Torc, nous avons toujours cru que la technologie des véhicules autonomes transformera la façon dont nous voyageons, transportons la marchandise et faisons des affaires.  

Leader de la conduite autonome depuis 2007, Torc a passé plus d’une décennie à commercialiser des solutions aux côtés de partenaires chevronnés. Nous faisons maintenant partie de la famille Daimler, ce qui nous permet de nous concentrer uniquement sur le développement de logiciels pour les camions automatisés. Nous transformerons la façon dont le monde transporte la marchandise.  

Joignez-vous à notre équipe : catapultez votre carrière au sein de l’entreprise ayant contribué à créer la technologie de conduite autonome (CA). Nous sommes la première entreprise de logiciels de CA ayant eu la vision de faire équipe directement avec un constructeur de camions.  

Rencontrez l’équipe 

En tant qu’ingénieur·e principal·e en AA spécialisé·e en localisation, vous élaborerez la composante d’apprentissage automatique qui permet aux camions autonomes de Torc de comprendre exactement où ils se trouvent sur la planète. Nous travaillons en fusion de capteurs, localisation à base de cartographie et estimation de pose fondée sur l’apprentissage pour offrir une localisation robuste en temps réel dans des environnements complexes. Au sein d’un groupe multidisciplinaire d’ingénieur·e·s et de chercheurs·euses en AA du département Autonomie, vous collaborerez étroitement avec les équipes d’AA pour concevoir des solutions de qualité production qui feront avancer la mission de Torc qui est d’offrir des solutions de camionnage autonome fiables et sécuritaires. 

Ce que vous ferez 

  • Concevoir, monter et optimiser des modèles d’AA pour la localisation, y compris l’estimation de pose d’apprentissage, la correspondance de cartographie et les pipelines de fusion de capteurs à l’aide de données provenant de caméras, LIDAR et radars. 
  • Développer de la formation haute performance et des flux de travail d’évaluation, en exploitant des cadres comme PyTorch, une infrastructure de formation distribuée et des ensembles de données à grande échelle. 
  • Collaborer avec les ingénieur·e·s en robotique et cartographie pour intégrer les modèles de localisation à la pile d’autonomie afin d’assurer rendement et stabilité pour que les contraintes en temps réel soient respectées. 
  • Analyser les échecs, exécuter les ablations, améliorer la robustesse des modèles et faire des expérimentations rigoureuses afin d’atteindre une fiabilité de niveau production. 
  • Contribuer à la conception du système, aux examens du code, aux meilleures pratiques et à la documentation à travers l’organisation de l’AA et de l’autonomie. 

Ce dont vous aurez besoin pour réussir : 

  • Baccalauréat en informatique, génie logiciel ou autre domaine connexe avec au moins 6 ans d’expérience professionnelle en ingénierie d’AA appliquée dans les véhicules autonomes, la robotique ou un secteur connexe. 
  • Maîtrise en informatique, génie logiciel ou autre domaine connexe avec au moins 3 ans d’expérience professionnelle en ingénierie d’AA appliquée avec les véhicules autonomes, la robotique ou un secteur connexe. 
  • Expérience avec les systèmes de localisation AV ou robotique (par exemple, localisation à base de LIDAR, odométrie visuelle, localisation et cartographie simultanées ou estimation de pose à base de cartographie). 
  • Grande expérience de développement et déploiement de modèles d’AA dans les domaines de la perception, de la localisation ou de la fusion de capteurs. 
  • Compétences avec PyTorch et des outils d’AA modernes pour la formation, l’inférence et l’optimisation. 
  • Grande compréhension de la géométrie 3D, de l’estimation probabiliste, des transformations spatiales et des notions fondamentales de robotique. 
  • Habileté éprouvée à travailler avec de grands ensembles de données multimodales et à monter des pipelines évolutifs pour le traitement, l’étiquetage et l’évaluation. 
  • Fortes compétences en ingénierie logicielle avec Python ou C++, avec un accent sur un code propre, facile à modifier et prêt pour la production. 
  • Excellentes compétences de communication et capacité à collaborer dans un environnement pluridisciplinaire au rythme rapide. 

Points bonus! 

  • Familiarité avec des outils informatiques distribués comme Ray, Kubernetes ou des cadres d’orchestration semblables. 
  • Connaissances des contraintes intégrées et en temps réel pour le déploiement dans les véhicules. 
  • Expérience en simulation, génération de données synthétiques et modélisation d’AA avec conscience de l’incertitude. 
  • Contributions à des concepts libres de robotique, perception ou cadres d’AA. 

La connaissance de l’anglais est exigée puisque la personne retenue devra collaborer de façon journalière avec des collègues anglophones aux États-Unis et travailler avec la documentation technique rédigée uniquement en anglais. 

Avantages d’être un employé à temps plein Torc’r 

Torc se soucie de ses membres d'équipe et s'efforce de fournir des avantages et des ressources pour soutenir leur santé, leur équilibre entre vie professionnelle et vie personnelle, ainsi que leur avenir. Notre culture est collaborative, dynamique et axée sur le travail d'équipe. Torc offre: 

  • Un programme de rémunération concurrentiel incluant un volet de primes et des options d’achat d’actions
  • Une couverture médicale, dentaire et de la vue pour les employés à temps plein
  • Un régime d’épargne-retraite (REER) avec une contribution de l’employeur de 4 %
  • Une subvention pour le transport en commun (uniquement dans la région de Montréal)
  • Une flexibilité des horaires et des vacances payées généreuses
  • Des fermetures de bureau pendant les congés fériés à l’échelle de l’entreprise
  • Une assurance-vie 

Notre rémunération reflète le coût de la main-d'œuvre sur plusieurs marchés géographiques. Le salaire est déterminé en fonction d'un certain nombre de facteurs et peut varier en fonction des connaissances, des compétences et de l'expérience liées au poste. Le programme de rémunération globale de Torc comprend également notre prime corporative et notre régime d’options d’achat d’actions.  Selon le poste proposé, des primes d’embauche, des indemnités de relocalisation ou d’autres formes de rémunération peuvent aussi être inclus dans le cadre du programme de rémunération globaleen plus d’une gamme complète d’avantages sociauxmédicaux, financiers et/ou autres. 

À Torc, nous nous engageons à cultiver un milieu de travail diversifié et inclusif. Nous célébrons l’unicité de chaque membre de l’équipe de Torc. Nous ne faisons pas de discrimination par rapport à l’origine ethnique, la religion, la couleur de peau, la nationalité, le genre (y compris la grossesse, les enfants ou autre condition médicale), l’orientation sexuelle, l’identité de genre, l’expression de genre, l’âge, le statut de vétéran ou les handicaps. 

Même si vous ne répondez pas à 100 % des qualifications énumérées pour ce poste, nous vous invitons à postuler. 

Numéro de poste: R-102401

Fourchette salariale pour le poste Fourchette de rémunération au Canada:
$199,200 to $298,800 CAD


Top Skills

C++
Cameras
Lidar
Python
PyTorch
Radar

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