Ingénieur(e) principal (e) en apprentissage automatique - Cadres des opérations d’AA

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

Notre équipe permet aux développeurs d’AA de Torc de concevoir, à grande échelle, les solutions les plus avancées en matière de véhicules autonomes. Nous formons l’équipe responsable de l’intégralité du processus d’expérimentation de l’AA : de l’idéation, la formation et la validation à la comparaison de modèles de la même lignée et la conversion d’un modèle optimal à un format viable de camion. Nous sommes un atelier AWS qui utilise Lightning et Ray pour notre travail distribué d’AA. Nous espérons que vous êtes un·e ingénieur·e principal·e en AA qui pourra nous aider à paver la voie du fret autonome.

Ce que vous ferez

• Vous participerez à la conception, à l’entretien et à l’amélioration des cadres d’AA de Torc, ce qui comprend les outils suivants :
  • Outils d’infonuagique : Terraform, AWS Managed Services, EKS, Ray
  • Opérations de données : Traitement au format Parquet (PyArrow, Daft, Pandas), bases de données vectorielles / LanceDB, MCAP/ROS
  • Pipeline de perfectionnement de l’AA : Python, Ray, PyTorch, Lightning, Gymnasium
  • Journalisation et agrégation, suivi des expérimentations, registre et lignée de modèles : Visualisation et tableau de bord (par ex., Tableau, Voxel51, Rerun)
• Conception de systèmes et de plateformes à l’échelle de l’organisation pour les opérations d’AA.
• Être un élément clé en matière d’exigences techniques et d’adoption de la trousse de développement AV 3.0 avec les parties prenantes internes.
• Favoriser la vélocité et l’efficacité des équipes d’AA.