Rol IA · Oferta abierta

ML Engineer — autonomous driving perception

Waabi

Tiempo completo
Senior
Perception
Hybrid
Toronto, ON, Canada · Hybrid
Toronto, Canada
CAD 150k–200k/year + equity

Este anuncio está pensado para talento nativo en IA: habilidades y herramientas claras para saber si encajas antes de aplicar — y para reducir descartes por desajuste.

4 habilidades2 herramientas

De un vistazo

Cómo trabajarás, dónde y fechas clave del anuncio.

Empleo: Tiempo completo
Modalidad: Hybrid
Ubicación: Toronto, ON, Canada · Hybrid
Compensación: CAD 150k–200k/year + equity
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: Perception
Beneficios

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

Waabi is hiring a Senior ML Engineer — autonomous driving perception on the Perception team (Hybrid · Toronto, Canada). This is a hands-on role in computer vision & geospatial AI—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own vision, sensor, or geospatial models in production end to end: problem framing, offline evaluation, safe rollout, and iteration from production signals. Success is measured with clear metrics (quality, latency, cost, or business KPIs)—not slide decks alone.

Waabi builds autonomous trucking AI from Toronto — Waabi careers for perception and simulation ML.

ML Engineer (hybrid Toronto): 3D perception, simulation, and robust autonomy models.

Missions

Improve perception models with closed-loop evaluation.
Collaborate with simulation on data and metrics.

Stack & environment

Python, PyTorch, CUDA, Docker.

What we look for

CV/autonomy ML; Canada work auth.

Habilidades que buscamos

Qué implica cada capacidad en este rol — no solo una lista de palabras clave.

Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
PyTorch
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
Computer Vision

Herramientas y stack

Plataformas y productos mencionados para este rol (APIs, IDEs, BBDD vectoriales, CRM, diseño, etc.).

DockerTool
Containerized services and reproducible dev environments for ML and LLM workloads.
CUDATool
Regular use of CUDA in the computer vision & geospatial AI stack—configuration, debugging, and team conventions.

Encajas muy bien si…

Adaptado a esta oferta — úsalo para comprobar tu encaje antes de aplicar.

You can show evidence in your application: 3D perception, simulation ML, or autonomy stacks.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, Computer Vision, Machine Learning, and Docker.
You have owned vision, sensor, or geospatial models in production in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · Toronto, Canada)—onsite collaboration when it matters, deep work when remote.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.

Aplicar

Solo cuentas candidato: añade tu titular y bio en , y opcionalmente un enlace o PDF de CV para que los reclutadores vean tu CV completo. Luego escribe un breve pitch — las candidaturas usan el correo de tu cuenta.

Lo que pide la empresa

3D perception, simulation ML, or autonomy stacks.

Inicia sesión con cuenta candidato para aplicar

Regístrate, añade titular y bio; luego podrás adjuntar enlace o PDF de CV en Mi cuenta antes de aplicar. Así las candidaturas quedan ligadas a tu perfil.

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