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Orca AI
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51 – 200 Mitarbeitende
Künstliche IntelligenzLogistikTransport
Orca AI entwickelt Systeme für künstliche Intelligenz und Computer Vision für die maritime Industrie sowie für Transport und Logistik. Die Produkte SeaPod und FleetView unterstützen das autonome Schifffahren, indem sie die Situationswahrnehmung der Besatzung verbessern, Beobachtungsaufgaben automatisieren und operative Einblicke in Echtzeit liefern. Das Unternehmen unterstützt Schifffahrtsbetreiber dabei, sicherere Navigationsentscheidungen zu treffen, die Effizienz zu steigern und nachhaltigere maritime Abläufe voranzutreiben.
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Stellen im Unternehmen

Edge-Computer-Vision-Ingenieur in Israel (Hybrid)

Entwickeln und optimieren Sie Echtzeit-Computer-Vision-Systeme für die maritime Sicherheitstechnologie von Orca AI. Verbessern Sie Inferenzgeschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Beobachtbarkeit auf Hardware, die an Bord von Schiffen eingesetzt wird.

ILIsraelHybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischIngenieur für Computer VisionMachine-Learning-Ingenieur
C++Python

Beschreibung

  • Entwickeln und optimieren Sie Echtzeit-Computer-Vision-Pipelines, die maritime Live-Videos auf Edge-Systemen verarbeiten
  • Überführen Sie Forschungsmodelle in zuverlässige, produktionsreife Komponenten, die an Bord von Schiffen eingesetzt werden
  • Verbessern Sie die Inferenzleistung durch Quantisierung, Pruning und Optimierung auf Graph-Ebene
  • Analysieren und optimieren Sie die vollständige Multikamera-Pipeline einschließlich Videoaufnahme, Vorverarbeitung, Inferenz und Nachverarbeitung
  • Ermitteln und beheben Sie Leistungsengpässe in den Bereichen CPU, GPU, Speicher und Pipeline-Koordination
  • Bewerten und begründen Sie Zielkonflikte zwischen Latenz, Genauigkeit, Stabilität und Ressourcenverbrauch
  • Entwerfen Sie zuverlässige Daten- und Inferenzpipelines von Video bis Ausgabe, die der Besatzung verwertbare Informationen liefern
  • Erstellen Sie Benchmarking- und Evaluierungsprozesse zur Messung der End-to-End-Leistung und für Release-Entscheidungen
  • Entwickeln Sie Funktionen zur Beobachtbarkeit sowie Debugging-Prozesse für Produktionssysteme
  • Etablieren und pflegen Sie klar definierte Schnittstellen zwischen Forschungscode und Produktionssoftware
  • Arbeiten Sie mit Forschungs- und Backend-Teams zusammen, um neue Modelle in die Produktion zu überführen
  • Verbessern Sie Systemeffizienz und Zuverlässigkeit innerhalb der Grenzen von Hardware und Laufzeitumgebung

Anforderungen

  • Mindestens fünf Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Produktionssystemen, davon mindestens zwei Jahre mit Schwerpunkt auf Computer Vision oder Echtzeit-Video-Pipelines
  • Praktische Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von Computer-Vision- oder Deep-Learning-Systemen in der Produktion
  • Fortgeschrittene Kenntnisse in modernem C++, einschließlich Multithreading und Echtzeitprogrammierung, sowie sehr gute Python-Kenntnisse
  • Erfahrung in der Entwicklung für Edge- oder Embedded-Plattformen wie NVIDIA Jetson
  • Fundierte Kenntnisse in Technologien zur Inferenzoptimierung wie CUDA, TensorRT, ONNX, GStreamer oder DeepStream sowie in CPU-, GPU-, Speicher- und Latenzbeschränkungen
  • Ein durch Profiling geleiteter Ansatz zur Optimierung und Leistungsabstimmung
  • Fähigkeit, komplexe Systeme zu debuggen und ihr Verhalten in verrauschten realen Umgebungen zu beurteilen
  • Erfahrung mit der Entwicklung eigener, leistungsstarker Daten- oder Inferenzpipelines ist von großem Vorteil
  • Vertrautheit mit der Fusion mehrerer Sensoren, etwa der Kombination von Kamera- und Radardaten, ist von großem Vorteil
  • Erfahrung mit der Bereitstellung und dem Betrieb von Machine-Learning-Modellen in der Produktion ist von großem Vorteil
  • Erfahrung mit Low-Level-Optimierung oder der Leistungsoptimierung von C++ ist von großem Vorteil
  • Nachgewiesene Erfahrung in der Optimierung der Modellinferenz mit TensorRT, ONNX Runtime, Quantisierung, Pruning oder vergleichbaren Methoden ist von großem Vorteil

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