• Développer et entraîner des modèles d’apprentissage profond pour la perception à base de caméras, permettant à la pile d’autonomie de détecter les objets, comprendre les scènes et estimer les informations géométriques provenant de groupes visuels. • Mettre en œuvre un code d’apprentissage automatique de qualité production pour appuyer l’entraînement, l’évaluation et l’inférence de modèles pour les systèmes de perception à base de caméra. • Analyser le rendement de modèles à travers plusieurs scénarios de conduite, identifier les modes d’échec et améliorer la robustesse et la généralisation. • Contribuer au développement et à l’optimisation de pipelines d’entraînement à grande échelle, y compris la préparation des ensembles de données, l’entraînement distribué et la gestion de l’expérimentation. • Travailler étroitement avec les équipes des données pour organiser et améliorer les ensembles de données d’entraînement provenant des registres de flotte, de la simulation et des pipelines d’annotation. • Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires de perception, simulation et validation afin d’évaluer le rendement de modèles et contribuer à leur intégration dans la pile d’autonomie. • Améliorer les flux de travail et outils d’expérimentation afin d’accélérer l’itération, la répétabilité et l’évaluation des modèles. • Contribuer aux discussions sur l’architecture de modèle, les stratégies d’entraînement et le design du système de perception.

• Develop and train computer vision and deep learning models for lane detection using monocular and multimodal sensor data (cameras, LiDARs, and radars). • Design 3D road surface models and lane geometry in bird's-eye view (BEV) space, and integrate them into Torc's autonomy pipeline. • Analyze model performance, identify corner cases, and improve robustness across various environmental conditions and long-tail scenarios. • Develop and optimize large-scale data processing workflows, including annotation, pseudo-labeling, and data augmentation. • Implement adaptive training and evaluation pipelines for lane perception models. • Own deployment work to optimize models for real-time execution on automotive-grade hardware. • Leverage known SD and HD maps to improve the accuracy and stability of lane estimation. • Contribute to architecture discussions, model reviews, and system-level integration efforts.

• Develop and train machine learning models for learned behavior systems, including approaches such as behavior cloning, imitation learning, and reinforcement learning. • Implement production-quality ML code to support model training, evaluation, and inference within the autonomy stack. • Analyze model performance, identify failure modes, and propose improvements to increase robustness and generalization across scenarios. • Contribute to model training pipelines and data workflows, curating behavior datasets from simulation, fleet logs, and on-vehicle data. • Collaborate with simulation, validation, and autonomy engineering teams to test and evaluate learned behavior models across diverse driving environments. • Help integrate learned behavior models into simulation and testing workflows, enabling faster iteration and more comprehensive validation. • Support the development of tooling and infrastructure that improves experimentation speed, reproducibility, and model iteration. • Contribute to technical discussions around model architecture and training strategies within the team.

• Develop and train computer vision and deep learning models for road-lane detection using monocular and multimodal sensor data (camera, LiDAR, radar). • Build 3D road surface and lane geometry models in BEV space and integrate them into Torc’s autonomy pipeline. • Analyze model performance, identify corner cases, and improve robustness under diverse environmental and long-tail conditions. • Develop and optimize large-scale data processing workflows, including annotation, pseudo-labeling, and data augmentation. • Implement scalable training and evaluation pipelines for lane perception models. • Own deployment-focused work to optimize models for real-time execution on automotive-grade hardware. • Leverage SD and HD map priors to improve lane estimation accuracy and stability. • Contribute to architectural discussions, model reviews, and system-level integration efforts.