员工，机器学习工程师 - 道路和车道检测
关于公司
在Torc，我们一直相信自动驾驶技术将改变我们的旅行方式、货运方式和商业运作方式。自2007年以来，Torc一直是自动驾驶领域的领导者，十多年来与经验丰富的合作伙伴一起商业化我们的解决方案。现在作为戴姆勒家族的一部分，我们专注于开发自动卡车的软件，以改变世界的货运方式。加入我们，与帮助开创自动驾驶技术的公司一起推动您的职业发展，成为首个与卡车制造商直接合作的自动驾驶软件公司。
团队介绍：
作为一名专注于道路和车道检测的资深机器学习工程师，您将领导模型开发工作，使Torc的自动驾驶车辆能够精确且稳健地感知和解释道路几何、车道结构和可驾驶表面。您将定义下一代深度学习架构和数据驱动的方法，从多模态传感器数据中提取高保真度的道路和车道语义——推动感知准确性、稳定性和可扩展性的关键改进。这是一个专注于模型创新和成熟的技术领导角色，而非下游功能集成。
您的职责
在模型开发机器学习组织中，负责道路和车道检测的模型路线图——从概念到生产级模型成熟度。研究、设计和训练先进的神经架构（例如，多摄像头BEV变压器、激光雷达-视觉融合模型、拓扑车道图网络）以检测、分割和建模道路结构和车道连接性。领导该领域的数据策略——定义数据策划、标注政策和主动学习管道，以捕捉长尾场景（例如，遮挡、复杂合并、施工区域）。开发用于车道和道路几何准确性、时间一致性和跨域泛化的稳健指标和评估框架。推进基础能力，如自监督预训练、合成到真实的适应和道路和车道理解的时间建模。推动大规模实验——设计、运行和分析分布式训练工作流和消融实验的结果，以识别可扩展的改进。与其他模型开发/感知团队合作，确保模型一致性和接口一致性。指导工程师和科学家，设定模型训练、评估和代码质量的最佳实践。通过评估和适应新兴技术（例如，基于BEV的大模型、矢量化地图预测、车道图变压器）来保持研究前沿。
成功所需的条件
10年以上在大规模感知或计算机视觉领域开发深度学习模型的经验。计算机科学、电气工程、机器人或相关领域的硕士或博士学位（或同等经验）。在语义和实例分割、BEV建模或场景拓扑估计方面的深厚专业知识。对车道和道路几何建模、相机校准和传感器投影的深刻理解。熟练使用Python和现代机器学习框架（例如，PyTorch，Lightning）。具有分布式训练管道、实验管理和大规模数据集处理的经验。证明了在指导技术路线图、指导工程师和推动可衡量的模型改进方面的领导能力。
加分项！
有开发自动驾驶、地图绘制或ADAS系统的机器学习模型的经验。熟悉多模态融合（摄像头、激光雷达、雷达、高精地图）。有基于BEV和拓扑预测模型的实践经验。对感知相关的机器学习研究有贡献（CVPR, NeurIPS, ICCV, ICLR, ICRA）。
工作地点：
对于这个职位，我们可以在Torc位于加拿大魁北克蒙特利尔或美国密歇根州安娜堡的办公室以混合模式工作。我们也接受在美国或加拿大远程工作。
成为全职Torc员工的福利（加拿大）
包括奖金和股票期权在内的有竞争力的薪酬包。全职员工的医疗、牙科和视力保险。公司提供4%匹配的RRSP计划。公共交通补贴（仅限蒙特利尔地区）。灵活的工作时间和慷慨的带薪假期。公司范围的假期办公室关闭。人寿保险。
在Torc，我们致力于建立一个多元化和包容性的工作场所。我们庆祝Torc员工的独特性，并且不因种族、宗教、肤色、国籍、性别（包括怀孕、分娩或相关医疗状况）、性取向、性别认同、性别表达、年龄、退伍军人身份或残疾而歧视。即使您未能满足此机会所列出的100%资格，我们也鼓励您申请。我们的薪酬反映了多个地理市场的劳动力成本。薪酬基于多种因素，可能因与工作相关的知识、技能和经验而有所不同。Torc的总薪酬包还将包括我们的公司奖金和股票期权计划。根据所提供的职位，签约奖金、搬迁和其他形式的补偿可能作为总薪酬包的一部分提供，此外还有全面的医疗、财务和/或其他福利。
职位招聘范围
CAD薪酬范围：209,300-313,800 CAD
职位ID：R-102402 #J-18808-Ljbffr
