Senior Perception Engineer – Obstacle Foundation Models, Autonomous Vehicles

🕒 vor 10 Tagen

🏄 California, New York, +2 weitere Bundesländer – Remote

🏄 California – Remote 🗽 New York – Remote 🍂 Massachusetts – Remote ☕ Washington – Remote

💵 $184.000 - $356.500 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

👷🏻‍♀️ Ingenieur

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 11%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Warum dieser Wert:

• Seit 10 Tagen offen.
• Stellen bei diesem Unternehmen werden meist in 36 Tagen besetzt.
• Einmal neu eingestellt.

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NVIDIA

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10.000+ Mitarbeiter

Gegründet 1993

🏥 Gesundheitswesen

🏭 Fertigung

🤖 Künstliche Intelligenz

Healthcare • Manufacturing • Artificial Intelligence

NVIDIA ist ein führendes Technologieunternehmen mit Spezialisierung auf beschleunigtes Computing und Künstliche Intelligenz (AI). NVIDIA treibt Fortschritte bei Grafikprozessoren (GPUs), Cloud Computing, Rechenzentren und Virtual Reality voran und fokussiert dabei Branchen wie Gaming, Automotive, Gesundheitswesen und Robotik. Innovationen des Unternehmens wie NVIDIA Omniverse transformieren traditionelle digitale Prozesse, indem sie hochrealistische Simulationen und Rendering-Aufgaben ermöglichen. Die Anwendungen erstrecken sich über zahlreiche Branchen – von autonomen Fahrzeugen mit NVIDIA DRIVE über Gesundheitslösungen mit NVIDIA Clara bis hin zu AI-gestützten Analysen und Workflows.

Beschreibung

• Develop and improve the technical design, architecture, and roadmap for 3D obstacle perception supporting end-to-end autonomous driving • Design and implement advanced 3D perception models using multi-camera inputs and/or camera, radar, and lidar sensor fusion • Build efficient, production-grade deep learning models by defining objectives, selecting and prototyping architectures, running experiments, and applying training and evaluation best practices • Use large-scale pretraining, distillation, and parameter-efficient fine-tuning techniques such as LoRA • Define and maintain KPI frameworks for perception performance • Analyze real and synthetic datasets to identify failure modes and improve accuracy, robustness, and efficiency • Contribute to perception data strategy, including data and labeling requirements, data collection and annotation priorities, and model-assisted workflows • Collaborate with data and ground-truth teams on active learning, auto-labeling, VLMs, and model-in-the-loop tooling • Collaborate with safety, systems, and software teams to meet safety, latency, resource usage, and software robustness requirements • Prepare perception solutions for deployment at scale

🎯 Anforderungen

• PhD with 4+ years, MS with 6+ years, or BS (or equivalent experience) with 8+ years of relevant experience in Computer Science, Computer Engineering, or a related technical field • Hands-on experience developing deep learning–based perception or closely related systems for complex real-world problems • Strong proficiency in frameworks such as PyTorch • Track record of taking models from prototype to production • Experience in data-driven development, including collaboration with data, labeling, and ground-truth teams • Strong programming skills in Python and/or C++ • Experience building reliable, high-performance, production-quality software • Experience designing and deploying perception solutions for autonomous driving or robotics using camera-based deep learning at scale • Experience architecting and deploying DNN-based perception pipelines on embedded or real-time platforms • Experience optimizing for latency, memory, and compute constraints • Familiarity with CNNs, transformers, large-scale pretraining, parameter-efficient fine-tuning such as LoRA, and vision-language models • Strong publication record or recognized contributions in deep learning, computer vision, or autonomous systems • Deep understanding of 3D computer vision fundamentals, including camera modeling and calibration, multi-view geometry, and 3D representations • Experience with CUDA development and optimizing training or inference pipelines through custom CUDA kernels or other GPU-accelerated components

🏖️ Vorteile

• Equity • Benefits

📊 Überprüfen Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung für diese Stelle

Verbessern Sie Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch, indem Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung vor der Bewerbung überprüfen.

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