May Mobility is a pioneer in developing autonomous vehicle technology and transportation solutions. They focus on creating safe, reliable, and accessible public transit options by deploying driverless shuttles in urban settings. Their solutions aim to improve urban mobility, reduce traffic congestion, and provide eco-friendly transportation alternatives. With a strong emphasis on pedestrian and passenger safety, May Mobility's technology integrates seamlessly with existing city infrastructure to offer a new vision of public transportation.

A May Mobility é pioneira no desenvolvimento de tecnologia para veículos autônomos e soluções de transporte. Eles se concentram em criar opções de transporte público seguras, confiáveis e acessíveis, implantando ônibus sem motorista em ambientes urbanos. Suas soluções visam melhorar a mobilidade urbana, reduzir a congestão do tráfego e fornecer alternativas de transporte ecologicamente corretas. Com uma forte ênfase na segurança de pedestres e passageiros, a tecnologia da May Mobility se integra perfeitamente à infraestrutura existente das cidades para oferecer uma nova visão do transporte público.

May Mobility est un pionnier dans le développement de la technologie des véhicules autonomes et des solutions de transport. Ils se concentrent sur la création d'options de transport public sûres, fiables et accessibles en déployant des navettes sans conducteur dans les environnements urbains. Leurs solutions visent à améliorer la mobilité urbaine, réduire la congestion routière et offrir des alternatives de transport écologiques. Avec un fort accent sur la sécurité des piétons et des passagers, la technologie de May Mobility s'intègre harmonieusement dans l'infrastructure urbaine existante pour proposer une nouvelle vision du transport public.

May Mobility ist ein Pionier in der Entwicklung autonomer Fahrzeugtechnologie und Transportlösungen. Das Unternehmen konzentriert sich auf die Schaffung sicherer, zuverlässiger und zugänglicher öffentlicher Verkehrsoptionen durch den Einsatz fahrerloser Shuttles in städtischen Gebieten. Ihre Lösungen zielen darauf ab, die urbane Mobilität zu verbessern, Verkehrsstaus zu reduzieren und umweltfreundliche Transportalternativen anzubieten. Mit einem starken Fokus auf die Sicherheit von Fußgängern und Fahrgästen integriert sich die Technologie von May Mobility nahtlos in die bestehende städtische Infrastruktur, um eine neue Vision des öffentlichen Nahverkehrs zu bieten.

We aim to transform cities through autonomous technology to create a safer, greener, more accessible world. We're May Mobility. Nice to move you.

Nosso objetivo é transformar cidades através da tecnologia autônoma para criar um mundo mais seguro, verde e acessível. Somos a May Mobility. Prazer em movê-lo.

Nous visons à transformer les villes grâce à la technologie autonome pour créer un monde plus sûr, plus vert et plus accessible. Nous sommes May Mobility. Heureux de vous déplacer.

Wir wollen Städte durch autonome Technologie verändern, um eine sicherere, umweltfreundlichere und zugänglichere Welt zu schaffen. Wir sind May Mobility. Schön, Sie zu bewegen.

May Mobility

Machine Learning Engineer

Lead ML Engineer developing neural networks for lane and route networking.

Engenheiro Líder de ML desenvolvendo redes neurais para mapeamento de faixas e redes de rotas.

Lead ML Engineer développant des réseaux neuronaux pour la cartographie des voies et des réseaux d'itinéraires.

Leitender ML-Ingenieur zur Entwicklung neuronaler Netze für Fahrspur- und Routennetzwerke.

• Liderar a pesquisa, o design, a arquitetura, o treinamento e a validação de redes neurais avançadas para mapeamento vetorizado (por exemplo, MapTR), transformers BEV multi-câmera e modelos de fusão multimodal para extrair e modelar redes de faixas e rotas, tanto para pipelines offline de alta fidelidade quanto para mapeamento online em tempo real.
• Arquitetar, projetar e implementar uma stack de mapeamento de redes de faixas e rotas em nível de produção, garantindo integração de alto desempenho com módulos upstream e downstream, como Perception, Behavior, Policy e Prediction.
• Conduzir o desenvolvimento de grandes funcionalidades desde a concepção até a implantação. Isso inclui design arquitetural de alto nível, revisões rigorosas de código, testes automatizados, mentoria de engenheiros juniores e resolução técnica.
• Ser responsável pela estratégia de dados end-to-end para o domínio de mapeamento, com foco em redes de faixas e rotas. Definir pipelines de curadoria de dados, auto-labeling, dados sintéticos e active learning para capturar e resolver cenários de cauda longa.
• Desenvolver métricas robustas e frameworks de avaliação para precisão de redes de faixas e rotas, consistência temporal e escalabilidade em diversos Domínios de Design Operacional (ODDs).
• Trabalhar de forma independente com equipes cross-functional para traduzir objetivos complexos de autonomia em requisitos claros de software e sistema.
• Colaborar com engenheiros de ML e Autonomy para garantir a implantação e validação contínuas de funcionalidades de mapeamento na frota de veículos.
• Manter-se na fronteira da pesquisa avaliando, adaptando e inovando técnicas de ponta, incluindo construção online de mapas HD vetorizados, modelos de mapeamento end-to-end e Foundation Models de visão/fusão para entregar soluções prontas para produção.

• Piloter la recherche, la conception, l'architecture, l'entraînement et la validation de réseaux neuronaux avancés pour la cartographie vectorisée (par ex. MapTR), les transformers BEV multi‑caméras et les modèles de fusion multimodale afin d'extraire et de modéliser les voies et les réseaux d'itinéraires pour des pipelines hors ligne haute fidélité et pour une cartographie en ligne temps réel.
• Architecturer, concevoir et implémenter une pile de cartographie des voies et des itinéraires de qualité production, en garantissant une intégration performante avec des modules en amont et en aval tels que Perception, Behavior, Policy et Prediction.
• Piloter le développement de fonctionnalités majeures de l'idée à la mise en production, incluant la conception d'architecture à haut niveau, des revues de code rigoureuses, des tests automatisés, le mentorat des ingénieurs juniors et la résolution technique.
• Être responsable de la stratégie de données de bout en bout pour le domaine de la cartographie, avec un focus particulier sur les réseaux de voies et d'itinéraires. Vous définirez la curation des données, l'auto‑étiquetage, les données synthétiques et les pipelines d'apprentissage actif pour capturer et résoudre les scénarios rares (long‑tail).
• Développer des métriques et des cadres d'évaluation robustes pour la précision des réseaux de voies et d'itinéraires, la cohérence temporelle et la mise à l'échelle à travers des Operational Design Domains (ODD) diversifiés.
• Travailler de manière autonome avec des équipes transverses pour traduire des objectifs d'autonomie complexes en exigences logicielles et systèmes claires.
• Collaborer avec les ingénieurs ML et Autonomy pour assurer le déploiement et la validation sans couture des fonctionnalités de cartographie sur la flotte de véhicules.
• Rester à la pointe de la recherche en évaluant, adaptant et innovant des techniques de pointe, incluant la construction vectorisée de cartes HD en ligne, des modèles de cartographie end‑to‑end et des Foundation Models de vision/fusion pour délivrer des solutions prêtes pour la production.

• Leitung der Forschung, des Designs, der Architektur, des Trainings und der Validierung fortschrittlicher neuronaler Netze für vektorisierte Kartenerstellung (z. B. MapTR), Multi-Kamera-BEV-Transformer und multimodale Fusion-Modelle zur Extraktion und Modellierung von Fahrspur- und Routennetzen für sowohl hochauflösende Offline-Pipelines als auch Echtzeit-Online-Mapping.
• Architektur, Design und Implementierung eines produktionsreifen Stacks für Fahrspur- und Routennetz-Mapping unter Gewährleistung einer leistungsstarken Integration mit Upstream- und Downstream-Modulen wie Perception, Behavior, Policy und Prediction.
• Vorantreiben der Entwicklung wichtiger Funktionen von der Konzeption bis zur Bereitstellung. Dazu gehören konzeptionelles Architekturdesign, gründliche Code-Reviews, automatisierte Tests, Mentoring von Junior-Ingenieuren und technische Problemlösungen.
• Verantwortung für die End-to-End-Datenstrategie im Mapping-Bereich mit besonderem Fokus auf Fahrspur- und Routennetze. Sie definieren Datenkuratierung, Auto-Labeling, synthetische Daten und Active-Learning-Pipelines, um Long-Tail-Szenarien zu erfassen und zu beheben.
• Entwicklung robuster Metriken und Evaluationsrahmen für Genauigkeit von Fahrspur- und Routennetzen, zeitliche Konsistenz und Skalierung über verschiedene Operational Design Domains (ODDs).
• Selbstständige Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um komplexe Autonomieziele in klare Software- und Systemanforderungen zu überführen.
• Zusammenarbeit mit ML- und Autonomy-Ingenieuren zur Sicherstellung nahtloser Bereitstellung und Validierung von Mapping-Funktionen in der Fahrzeugflotte.
• Auf dem Forschungsstand bleiben durch Bewertung, Anpassung und Innovation modernster Techniken, einschließlich Online-vektorisierter HD-Map-Konstruktion, End-to-End-Mapping-Modelle und Vision/Fusion Foundation Models, um produktionsreife Lösungen zu liefern.

Lead ML Engineer – Lane & Route Networking Mapping

Engenheiro Líder de ML - Mapeamento de Faixas e Redes de Rotas

Lead ML Engineer – Cartographie des voies et des réseaux d'itinéraires

Leitender ML-Ingenieur – Fahrspur- und Routennetz-Mapping

Lead ML Engineer developing neural networks for lane and route networking at May Mobility. Focus on architecture, design, and validation for autonomous technology solutions.

Engenheiro Líder de ML desenvolvendo redes neurais para mapeamento de faixas e redes de rotas na May Mobility. Foco em arquitetura, design e validação de soluções tecnológicas autônomas.

Lead ML Engineer développant des réseaux neuronaux pour la cartographie des voies et des itinéraires chez May Mobility. Axé sur l'architecture, la conception et la validation de solutions technologiques pour l'autonomie.

Leitender ML-Ingenieur zur Entwicklung neuronaler Netze für Fahrspur- und Routennetzwerke bei May Mobility. Fokus auf Architektur, Design und Validierung von Lösungen für autonome Systeme.

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Leitender ML-Ingenieur – Fahrspur- und Routennetz-Mapping

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