Machine Learning Engineer at Sumsub building ML solutions combating fraud and identity theft. Work with global teams in a fully remote setting allowing product autonomy.
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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Associate Deep Learning Engineer implementing deep learning and computer vision algorithms at NBCUniversal. Collaborating with cofounders to meet technical milestones and deploying code on geospatial datasets.
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Machine Learning Engineering Intern developing innovative AI solutions for contact centers at Cresta. Collaborating with top researchers and engineers in AI to unlock customer experience potential.
MLOps/LLMOps Architect designing AI solutions for a next - gen AI platform in Canada. Collaborating with teams on architecture, deployment, and governance in AI environments.
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Deep Learning Engineer at NBCUniversal implementing algorithms in computer vision and graphics. Transforming high dimensional data into high - fidelity content using advanced techniques.
Staff MLOps Engineer responsible for building infrastructure for AI/ML at NBCUniversal. Managing large media datasets, deploying models, and automating data pipelines.
Senior Machine Learning Engineer at DraftKings shaping player experiences through machine learning solutions. Leading initiatives to improve engagement and retention via advanced data strategies.
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