Ingénieur·e principal·e en apprentissage automatique - Pile autonomie

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. 

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.

Rencontrez l’équipe  

Le logiciel d’applications d’autonomie de Torc utilise des techniques d’apprentissage profond à la fine pointe afin de percevoir l’environnement du véhicule, de prédire les mouvements des autres véhicules et d’exécuter des décisions de conduite appropriées. Nous cherchons activement des ingénieurs principaux/ingénieures principales en apprentissage automatique avec une grande expérience pour rejoindre notre département de développement de modèles. Il s’agit pour vous d’une chance exceptionnelle d’avoir un impact important sur l’avenir du secteur des automobiles autonomes exploitant l’IA.  

Ce que vous ferez : 

Développer et optimiser les modèles basés sur la vision par ordinateur, lidar et radar  

• Mettre en œuvre des algorithmes d’estimation de profondeur stéréo et monoculaires. 

• Concevoir les objets, les voies, les obstacles et les conditions météorologiques au sein de l’environnement de conduite. 

• Améliorer les systèmes de perception pour traiter les données des capteurs multimodaux d’une façon efficace. 

• Utiliser les techniques de science des données pour analyser le rendement du modèle, les distributions des données et identifier les « corner cases ».  

Contribuer aux architectures de conduite autonome BEV  

• Concevoir et mettre en œuvre des modèles d’apprentissage profond pour la détection d’objet, la segmentation sémantique et la carte d’occupation par voxel dans les cadres BEV. 

• Intégrer les représentations BEV dans la planification de bout en bout et les pipelines de contrôle. 

• Établir des capacités de suivi de niveau BEV.  

Contribuer aux modèles d’AA de niveau comportemental  

• Concevoir et mettre en œuvre des modèles d’apprentissage profond pour la prédiction par un acteur entraîné. 

• Fusionner le suivi des objets et les modèles de prédiction par un acteur 

• Concevoir et mettre en œuvre des modèles de planification de trajectoire appris  

Gestion et traitement des données  

• Développer des pipelines efficaces pour le traitement et l’annotation de données à grande échelle (« pseudo-labeling ») des données des capteurs (par ex., nuages de points lidar, cadres d’images). 

• Mettre en œuvre l’augmentation des données, la génération de données synthétiques et les stratégies d’adaptation du domaine pour améliorer la robustesse des modèles.  

Déploiement et optimisation de modèles  

• Collaborer avec les équipes de conversion et de déploiement pour assurer une intégration fluide. 

• Déployer les modèles d’apprentissage automatique sur les dispositifs de périphérie, assurant un rendement en temps réel et une efficacité des ressources. 

• Optimiser les pipelines d’inférence pour les plateformes embarquées de matériel de qualité automobile.  

Collaboration pluridisciplinaire  

• Collaborer avec les équipes d’ingénierie robotique, logicielle et matérielle pour assurer une intégration fluide des systèmes de perception. 

• Travailler avec les équipes des produits et des opérations pour définir les mesures liées au rendement et améliorer la fiabilité du système.  

Leadership  

• Contribuer à la carte de développement de modèles et fournir des conseils stratégiques au leadership technique.  

• Encadrer et guider les membres débutants de l’équipe afin d’améliorer leurs compétences techniques et de faire avancer leur carrière.  

Ce dont vous aurez besoin pour réussir :  

• Baccalauréat en informatique, science des données, intelligence artificielle ou autre domaine connexe avec au moins 6 ans d’expérience professionnelle OU maîtrise avec au moins 4 ans d’expérience  

• Compréhension scientifique de l’apprentissage automatique pour au moins l’un des éléments suivants :   

• Modélisation d’espace 3D BEV  

• Prédiction par un acteur  

• Planification de trajectoire appris  

• Modélisation de bout en bout de conduite autonome  

• Détection et classification d’objet basées sur vision, lidar et radar  

• Apprentissage automatique multitâches et multimodale  

• Tâches de traitement de niveau pixel comme l’estimation de profondeur, la segmentation, etc.  

• Étalonnage, odométrie, localisation  

• Suivi  

• Expérience avec la compréhension des distributions de données et l’analyse des distributions longue traîne 

• Maîtrise de Python et de PyTorch, avec la capacité de passer du code de niveau recherche à la production et aux normes prêtes pour le déploiement  

Points bonus!  

• Doctorat en apprentissage automatique ou science des données 

• Compétences à rédiger des noyaux CUDA et développer des opérations PyTorch sur mesure 

• Expérience avec les bibliothèques et cadres NVIDIA pertinents, comme CUBLAS, CuDNN et NPP 

• Compétences avec Ray  

Les avantages de faire partie de l’équipe de Torc à temps plein  

Torc se soucie des membres de son équipe. Nous souhaitons leur offrir des avantages et mettre des ressources à leur disposition pour soutenir leur santé, leur équilibre vie professionnelle et vie privée ainsi que leur avenir. Notre culture est collaborative, énergique et centrée sur l’équipe. Torc offre ce qui suit :      

• Programme de rémunération concurrentiel qui comprend des options de primes et d’actions    

• Assurance maladie, dentaire et de la vue pour les membres du personnel à temps plein      

• REER avec cotisation de 4 % de l’employeur    

• Subvention pour le transport en commun (région de Montréal seulement)  

• Horaire flexible et paie de vacances généreuse  

• Fermeture des bureaux de l’entreprise pendant les Fêtes    

• Assurance vie  

  

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.