MLOps Engineer building production ML infrastructure, pipelines, and monitoring for exacare ai’s post - acute care AI platform. Scaling reliable systems that help healthcare teams make safer placement decisions.
About the role
- Machine Learning Engineer developing end-to-end models for autonomous trucks. Collaborating closely with perception and planning teams to enhance safety and efficiency.
Responsibilities
- Développer et entraîner les modèles d’apprentissage automatique pour la perception et planification de bout en bout, y compris les approches comme l’apprentissage par imitation et par renforcement.
- Mettre en œuvre un code d’AA de qualité production afin de soutenir l’entraînement, l’évaluation et l’inférence de modèles au sein de la pile d’autonomie.
- Analyser le rendement de modèles, identifier les modes d’échec et proposer des améliorations afin d’augmenter la robustesse et la généralisation à travers différents scénarios.
- Contribuer aux pipelines d’entraînement des modèles et flux de travail des données, organiser les ensembles de données de la simulation, des registres de flotte et des données des véhicules.
- Collaborer avec les équipes de simulation, de validation et d’ingénierie d’autonomie pour tester et évaluer les modèles de bout en bout à travers divers environnements de conduite.
- Aider à intégrer les modèles de bout en bout dans les flux de travail de simulation et de test, permettant ainsi une itération plus rapide et une validation plus complète.
- Soutenir le développement des outils et de l’infrastructure qui améliorent la vitesse d’expérimentation, la répétabilité et l’itération de modèles.
- Contribuer aux discussions techniques par rapport aux architectures de modèles et aux stratégies d’entraînement au sein de l’équipe.
Requirements
- Baccalauréat en informatique, robotique, génie électrique, apprentissage automatique ou autre domaine technique connexe avec au moins 4 ans dans le milieu ou une maîtrise avec au moins 2 ans d’expérience.
- Expérience en application de techniques d’apprentissage automatique, comme l’apprentissage par imitation ou l’apprentissage par renforcement, à la robotique, aux systèmes autonomes ou aux environnements de contrôle complexes.
- Compétences robustes en programmation Python et PyTorch, avec de l’expérience en codage d’AA de qualité production.
- Expérience en entraînement et évaluation de modèles d’apprentissage automatique à l’aide de grands ensembles de données et d’environnements informatiques adaptatifs.
- Compréhension des architectures d’AA utilisées dans les systèmes de bout en bout, comme les modèles BEV, les transformateurs, les modèles VLA (Vision-Langage-Action) ou les modèles de diffusion.
- Expérience en débogage du comportement des modèles, en analyse des données métriques de rendement et en itération sur les pipelines d’entraînement.
- Capacité à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires afin d’intégrer les modèles d’AA à de plus grands systèmes logiciels.
Benefits
- 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
Job title
Job type
Experience level
Salary
Not specified
Degree requirement
Tech skills
Location requirements
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