تطوّر شركة Niantic Spatial, Inc. حلول الذكاء الاصطناعي الجغرافي لإنشاء تمثيلات للعالم المادي يمكن للآلات قراءتها. تجمع منصتها بين بيانات أجهزة الاستشعار الأرضية والجوية لإنتاج توائم رقمية ثلاثية الأبعاد عالية الدقة ومرجعية جغرافيًا، ودعم تحديد الموقع بصريًا عندما يكون نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) غير موثوق، وإضافة معنى دلالي إلى البيئات المرسومة على الخرائط. ومن خلال منتجات مخصّصة لالتقاط الفضاء وإعادة بنائه وتحديد الموقع فيه وفهمه، تخدم الشركة استخدامات الروبوتات والقطاع العام والدفاع والقطاعات الصناعية والمنشآت الكبيرة، مع توفير حزم تطوير برمجيات وخدمات مؤسسية للمطوّرين والمؤسسات.
مهندس ذكاء اصطناعي ورؤية حاسوبية
درّب نماذج تحديد المواقع بالرؤية الحاسوبية لمنصة Niantic Spatial للذكاء الاصطناعي المادي والبيانات الجغرافية المكانية. طوّر مسارات البيانات ومعايير التقييم وأنظمة الاستدلال الإنتاجية.
الولايات المتحدة
كاليفورنيا165,600 US$ – 221,000 US$ / سنة
هجيندوام كاملمتوسطخبيراللغة المطلوبة: الإنجليزيةمهندس تعلم الآلةمهندس رؤية حاسوبيةالوصف
- طوّر ودرّب وقيّم نماذج تحديد المواقع البصرية باستخدام PyTorch.
- حسّن بنى النماذج ودوال الخسارة وحلقات التدريب لرفع الدقة على الصور المستخدمة في الإنتاج.
- ساهم في بناء مسارات معالجة عالية الإنتاجية لاستيعاب الصور وبيانات الوضعيات والسحب النقطية ثلاثية الأبعاد ومعالجتها مسبقًا.
- نفّذ تدريب النماذج على أنظمة GPU باستخدام مجموعة تضم 30 مليار صورة.
- أنشئ معايير قياس وصُنها لتقييم دقة وضعيات تحديد المواقع والاسترجاع وزمن الاستجابة في الإنتاج.
- جهّز النماذج للنشر عبر التصدير وتحسين الاستدلال والمراقبة.
- تعاون مع فريقي الأبحاث ومختبر الاختبارات الواقعية لتحويل إخفاقات الميدان إلى بيانات تدريب وتحسينات للمعايير.
- ساهم في مختلف مراحل المسار، بدءًا من إعداد البيانات والتدريب وصولًا إلى خدمات الإنتاج.
المتطلبات
- خبرة في تدريب نماذج التعلم العميق باستخدام PyTorch لمهام الرؤية الحاسوبية، اكتُسبت من خلال الدراسة أو الأبحاث أو التدريب العملي أو الأدوار المهنية المبكرة.
- معرفة أساسية بمجال واحد على الأقل من المجالات التالية: تحديد المواقع البصرية، أو مطابقة السمات المتعلّمة، أو استرجاع الصور، أو تقدير الوضعية، أو SLAM، أو إعادة بناء البنية من الحركة.
- فهم للهندسة ثلاثية الأبعاد، بما يشمل نماذج الكاميرا والهندسة الإبيبولارية وتمثيلات الوضعيات.
- الارتياح للعمل مع مجموعات بيانات كبيرة للصور أو البيانات ثلاثية الأبعاد، بما في ذلك إعدادها مسبقًا وتنظيمها.
- إلمام بالتدريب المعتمد على GPU والقدرة على تقييم نتائج التدريب.
- مهارات قوية في Python.
- درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الحاسوب أو الرؤية الحاسوبية أو الروبوتات أو مجال ذي صلة، أو خبرة عملية معادلة.
- القدرة على العمل من مكتب سان فرانسيسكو ثلاثة أيام على الأقل أسبوعيًا.
المزايا
- مكافأة سنوية
- أسهم
- تغطية طبية
- تغطية طب الأسنان
- تغطية العناية بالبصر
- خطة 401(k)
- حزمة مزايا شاملة