Mobileye vyvíjí pokročilé asistenční systémy pro řidiče a technologie autonomního řízení pro automobilový průmysl. Společnost kombinuje počítačové vidění, umělou inteligenci, vlastní hardware a software na podporu bezpečnosti vozidel v aplikacích od asistence řidiči až po autonomní provoz. Její systémy byly nasazeny ve více než 190 milionech vozidel, což odráží úlohu společnosti Mobileye při zavádění automobilových technologií založených na počítačovém vidění do sériové výroby.
Seniorní výzkumník hlubokého učení pro autonomní vozidla
Zkoumejte a vyvíjejte systémy hlubokého učení pro autonomní vozidla Mobileye včetně rozsáhlých neuronových sítí určených pro čip EyeQ. Zlepšujte výkon modelů a převádějte výsledky výzkumu do výroby.
Popis
- Vyvíjejte a trénujte modely hlubokého učení optimalizované pro vlastní čip EyeQ společnosti Mobileye.
- Vytvářejte rozsáhlé víceúlohové neuronové sítě pro systém autonomního řízení Mobileye.
- Řešte komplexní problémy hlubokého učení a nasazujte řešení v reálných systémech.
- Navrhujte nové architektury modelů a používejte pokročilé metody trénování.
- Optimalizujte výkon modelů při přísných omezeních.
- Spolupracujte se softwarovými a hardwarovými týmy na převodu výzkumu do produkčních systémů.
- Podílejte se na utváření základní architektury neuronové sítě používané ve vlajkových produktech Mobileye pro autonomní vozidla.
Požadavky
- Doktorát v oboru informatiky nebo příbuzném oboru; u výjimečných kandidátů lze zvážit magisterský titul.
- Alespoň 4 roky praktických zkušeností s vývojem algoritmů hlubokého učení v Pythonu.
- Zkušenosti s tvorbou komplexních procesů hlubokého učení zahrnujících přípravu dat, trénování, vyhodnocování a nasazení.
- Pokročilá znalost alespoň jednoho frameworku pro hluboké učení, například TensorFlow nebo PyTorch.
- Výborné schopnosti řešit problémy a výzkumný přístup.
- Zkušenosti z průmyslu v oblasti hlubokého učení nebo vývoje softwaru jsou výhodou.
- Znalost optimalizace modelů s ohledem na hardware je výhodou.
- Zkušenosti s cloudovými platformami, jako jsou AWS, Docker a prostředí Linux, jsou výhodou.
- Publikace nebo příspěvky v oblasti hlubokého učení, vyhledávání architektur neuronových sítí, destilace znalostí nebo víceúlohového učení jsou výhodou.