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

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May Mobility

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51 - 200 employés

Fondée en 2017

🚘 Automobile

📦 Logistique

🚗 Transport

Automotive • Logistics • Transport

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.

Description

• 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.

🎯 Exigences

• Doctorat (Ph.D.) ou Master en informatique, génie électrique, robotique ou domaine connexe, avec une solide formation mathématique et d'ingénierie. • 7+ ans d'expérience en industrie dans le développement et le déploiement de modèles ML/DL pour la cartographie ou la vision par ordinateur à grande échelle. • Expertise approfondie dans plusieurs des domaines suivants : • Réseaux de cartographie vectorisée (par ex. MapTR), représentation de scène basée sur BEV et modélisation temporelle. • Calibration et fusion cross‑modale (par ex. Camera‑to‑LiDAR) au sein d'espaces de représentation unifiés Bird’s‑Eye‑View (BEV). • Transformers ou Graph Neural Networks (GNN) appliqués à la géométrie structurée des voies et à la connectivité topologique. • Topologie et connectivité au niveau des voies, modélisation des intersections et construction de graphes de réseaux routiers/voies. • Fondamentaux de la vision par ordinateur : détection d'objets, classification, segmentation, suivi, estimation de profondeur et reconstruction 3D. • Bonne compréhension des HD maps (cartes haute définition), incluant la modélisation géométrique des voies et du réseau routier, la connectivité et les attributs sémantiques. • Expertise en développement ML/DL avec PyTorch ou TensorFlow, incluant de l'entraînement distribué, la génération de données synthétiques, la gestion de jeux de données à grande échelle et des stratégies de curation de données. • Solides compétences en programmation en Python et/ou C++ avec expérience en conception logicielle modulaire et développement sous Linux. • Leadership avéré pour définir des roadmaps techniques, encadrer des ingénieurs et obtenir des améliorations mesurables des performances des modèles et de la fiabilité système. • Excellentes compétences en communication, capacité à mener des discussions techniques et à s'aligner avec des équipes transverses. • 10+ ans d'expérience en ML/DL pour véhicules autonomes ou systèmes ADAS (souhaitable). • Expérience en apprentissage auto‑supervisé et/ou semi‑supervisé pour l'apprentissage de représentations à grande échelle (souhaitable). • Expérience dans l'utilisation de Vision‑Language Models (VLMs) et/ou Foundation Models pour l'auto‑étiquetage et la détection de scénarios rares (long‑tail) (souhaitable). • Expertise en optimisation ML pour des produits temps réel avec ressources de calcul limitées (souhaitable). • Antécédents d'inventions et/ou publications dans des conférences de premier plan (souhaitable).

🏖️ Avantages

• Ensemble complet de couverture santé incluant les régimes médical, dentaire, vision, assurance vie et assurance invalidité. Les partenaires vivant ensemble depuis au moins un an sont également éligibles. • Comptes Health Savings et Flexible Spending pour les soins de santé et la prise en charge des personnes à charge disponibles. • Avantages retraite attractifs, incluant une contrepartie employeur « safe harbor » immédiatement acquise. • Congé parental payé généreux ainsi qu'un accompagnement pour une reprise progressive du travail. • Politique de congés flexible en plus des jours fériés d'entreprise payés. • Programme Total Wellness offrant de nombreuses ressources pour le bien‑être global.