Obvio هي شركة متخصصة في الذكاء الاصطناعي والبرمجيات كخدمة، وتطوّر تقنيات للسلامة المرورية لصالح المدن وأجهزة إنفاذ القانون. يساعد ذكاؤها الاصطناعي المدرك للسياق في تحديد القيادة المتهورة ومخالفات المرور، بما في ذلك المخالفات في المناطق المدرسية، وعدم إعطاء الأولوية، والقيادة المشتتة، ومخالفات إشارات التوقف. ومن خلال تحويل أنشطة الطرق إلى رؤى قابلة للتنفيذ، تدعم Obvio قادة البلديات وإدارات الشرطة في توعية السائقين، وتطبيق قوانين المرور، والحد من المخالفات، وجعل الشوارع أكثر أمانًا.
مهندس أول للرؤية الحاسوبية في Obvio — عمل هجين في سان كارلوس
قد تطوير نماذج الكشف والتتبع لكاميرات Obvio المرورية المدعومة بالذكاء الاصطناعي. حسّن أداء النماذج بدءًا من استراتيجية البيانات والتجارب وصولًا إلى نشرها على الأجهزة الطرفية في الميدان.
الوصف
- بناء نماذج كشف الأجسام وتتبع الأجسام المتعددة للمركبات والمشاة وغيرهم من مستخدمي الطرق في بيئات واقعية صعبة.
- تحمّل مسؤولية استراتيجية البيانات التي تدعم جودة النماذج، بدءًا من أخذ العينات ووضع التصنيفات، مرورًا بإصدارات مجموعات البيانات والتنقيب عن الأمثلة السلبية الصعبة واختلال توازن الفئات والحالات الحدّية، وصولًا إلى الملاحظات الواردة من الأنظمة المنشورة.
- خطّط لتجارب واختبارات حذف صارمة تميّز بين التحسينات الحقيقية وفرط الملاءمة وتسرب البيانات وضوضاء التصنيفات والتحسينات التي تفشل عند النشر الميداني.
- طوّر أنظمة تدريب قابلة لإعادة الإنتاج تتضمن تتبع التجارب وإدارة الإعدادات وتسلسل أصل العناصر وسجلات النماذج ولوحات مؤشرات المقاييس والتحسين الآلي للمعاملات الفائقة.
- أنشئ أساليب تقييم تركز على المنتج وتغطي المفاضلات بين الدقة والاستدعاء، وتقسيمات الفئات والسيناريوهات، والمعايرة، وأداء التتبع.
- اعمل مع مهندسي الأنظمة المدمجة لإعداد النماذج للنشر على الأجهزة الطرفية، مع تحقيق توازن بين الدقة ووقت الاستجابة واستخدام الذاكرة واستهلاك الطاقة.
- وجّه التوجه التقني، وقُد مراجعات التصميم، وأرشد المهندسين، وعزّز معايير الصرامة وقابلية إعادة الإنتاج والجاهزية للإنتاج في مجال التعلم الآلي.
المتطلبات
- سبع سنوات على الأقل من الخبرة في التعلم الآلي أو الرؤية الحاسوبية، مع سجل حافل بإطلاق نماذج إنتاجية وتحسينها.
- خبرة عملية متقدمة في كشف الأجسام وتتبع الأجسام المتعددة، بما في ذلك البنى الحديثة وزيادة البيانات وتقنيات التقييم.
- إتقان قوي لاختلال توازن الفئات وفرط الملاءمة وتسرب مجموعات البيانات وضوضاء التصنيفات وتحول المجال ومعايرة النماذج والتحقق الصارم إحصائيًا.
- خبرة في إنشاء بنية تحتية أو منصات للتدريب والتجارب القابلة لإعادة الإنتاج والتدريب الموزع والبحث عن المعاملات الفائقة ومقارنة المقاييس وتتبع أصل النماذج.
- إتقان متقدم للغتي Python وPyTorch.
- خبرة عملية في التعامل مع مجموعات كبيرة من بيانات الصور والفيديو.
- خبرة في تقييم النماذج مقابل بيانات منشورة أو مجمعة ميدانيًا وإدارة الدورة الكاملة من اكتشاف الإخفاق إلى إعادة التدريب والتحقق من التحسن.
- قيادة تقنية مثبتة عبر مبادرات غامضة ومتعددة الوظائف، مدعومة بتواصل واضح وإحساس قوي بالمسؤولية.
- خبرة في المرور أو السيارات أو الروبوتات أو المراقبة أو أي مجال آخر لتحليلات الفيديو.
- خبرة في إعادة التعرف ونمذجة المسارات ومعالجة الحجب ومعايرة الكاميرات أو التتبع متعدد الكاميرات.
- خبرة في التعلم النشط أو الإشراف الضعيف أو البيانات الاصطناعية أو وضع التصنيفات الآلي أو أدوات تحسين جودة مجموعات البيانات.
- خبرة في تحسين نماذج الرؤية الحاسوبية ونشرها على NVIDIA Jetson أو Qualcomm Snapdragon أو مسرّعات طرفية أخرى.
- تصريح قانوني للعمل في الولايات المتحدة.
المزايا
- تعويض تنافسي.
- حصة ملكية في شركة في مراحلها المبكرة.
- ملكية مؤثرة ضمن بيئة شركة ناشئة سريعة الحركة.
- فرصة للعمل مع فريق صغير وذي خبرة، حيث يتمتع المهندسون الأقدم بتأثير تقني كبير.
- فرصة لتحسين السلامة على الطرق والمساعدة في إنقاذ الأرواح من خلال عملك.