Ingénieur·e en apprentissage automatique, II

Torc Robotics recherche un·e Ingénieur·e en apprentissage automatique, II – Comportements acquis pour renforcer le développement de la conduite autonome des camions, un poste à temps plein basé au Canada et aux États-Unis. Joignez-vous à une équipe pionnière qui redéfinit le transport routier de marchandises grâce à l'intelligence artificielle.

À propos du poste

Au sein de cette fonction, vous concevrez, validerez et perfectionnerez les modèles d'apprentissage automatique ainsi que l'infrastructure qui alimentent les systèmes de comportements acquis dans la pile d'autonomie. Vous bâtirez les modèles décisionnels qui permettent aux camions autonomes de circuler de manière sûre, efficace et naturelle dans des conditions de transport réelles, en coopération étroite avec les équipes de perception, de prédiction, de planification et de sécurité. À noter: la maîtrise de l'anglais est requise, car vous échangerez quotidiennement avec des collègues anglophones aux États-Unis et consulterez une documentation technique rédigée exclusivement en anglais.

Principales responsabilités

• Concevoir et entraîner des modèles d'AA pour les comportements acquis, notamment par clonage de comportements, apprentissage par imitation et apprentissage par renforcement.
• Produire du code d'apprentissage automatique de niveau production pour l'entraînement, l'évaluation et l'inférence au sein de la pile d'autonomie.
• Évaluer la performance des modèles, repérer les modes de défaillance et formuler des pistes d'amélioration pour gagner en robustesse et en généralisation.
• Enrichir les pipelines d'entraînement et les flux de données en structurant des jeux de données issus de la simulation, des journaux de flotte et des véhicules.
• Tester les modèles à travers des environnements de conduite variés avec les équipes de simulation, de validation et d'ingénierie.
• Intégrer les modèles aux flux de simulation et de test afin d'accélérer l'itération et d'approfondir la validation.
• Développer des outils et une infrastructure favorisant la rapidité d'expérimentation et la reproductibilité.
• Participer aux échanges techniques sur les architectures de modèles et les stratégies d'entraînement.

Qualifications

• Baccalauréat (informatique, robotique, génie électrique, AA ou domaine connexe) avec 4 ans d'expérience minimum, ou maîtrise avec au moins 2 ans.
• Application de techniques d'AA — apprentissage par imitation, par renforcement ou modélisation par séquence — à la robotique ou aux systèmes autonomes.
• Solide maîtrise de Python et de PyTorch, avec du code d'AA de qualité production.
• Entraînement et évaluation de modèles sur de vastes jeux de données et infrastructures évolutives.
• Connaissance des architectures comme les transformateurs, réseaux neuronaux graphiques ou modèles par séquence.
• Aptitude au débogage de modèles et à la collaboration pluridisciplinaire.
• Atouts: expérience en RL distribué (p. ex. Ray), dynamique du véhicule, planification de mouvements ou déploiement en temps réel.

À propos de Torc Robotics

Pionnier de la conduite autonome depuis 2007 et désormais membre de la famille Daimler, Torc Robotics consacre son expertise au logiciel pour camions automatisés. Notre culture mise sur la collaboration, le dynamisme et le travail d'équipe.

Comment postuler

Prêt·e à faire avancer le transport autonome chez Torc Robotics ? Soumettez votre candidature ici.