Ultralytics
Ultralytics
11 – 50 Mitarbeitende
BeratungFertigungLogistik
Ultralytics entwickelt KI-Tools zur Erstellung, zum Training und zur Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen. Die Plattform Ultralytics HUB arbeitet mit dem Computer-Vision-Framework Ultralytics YOLO zusammen und unterstützt Teams bei der Entwicklung und Verwaltung von Anwendungen für maschinelles Sehen in Bereichen wie Fertigung, Logistik, Landwirtschaft und Gesundheitswesen. Das Unternehmen konzentriert sich darauf, die Entwicklung von Computer-Vision-Modellen für unterschiedliche Nutzergruppen und praktische Anforderungen der Industrie zugänglich zu machen.

Embedded-Computer-Vision-Engineer bei Ultralytics (vor Ort, Spanien)

Bringe Ultralytics-YOLO-Modelle aus PyTorch auf Edge-Geräte in den Produktiveinsatz. Entwickle Runtime-Integrationen und optimiere Deployments für CPU-, GPU-, NPU- und SoC-Plattformen.

Beschreibung

  • Entwickle und pflege Integrationen für den Modell-Export und die Inferenz – von der Konvertierung bis zur Unterstützung auf dem Gerät.
  • Sorge dafür, dass die Integrationen mit Python, PyTorch und den sich ändernden SDKs der Anbieter kompatibel bleiben.
  • Prüfe Partner-Code und verifiziere Integrationen vor der Veröffentlichung auf realer Hardware.
  • Bereite Embedded-Boards und Entwicklungskits für die Bereitstellung und das Testen von YOLO vor.
  • Optimiere Modelle für Zielgeräte und stimme Latenz, Speicherbedarf und Genauigkeit aufeinander ab.
  • Untersuche Genauigkeitsverluste, die durch Konvertierung oder INT8-Quantisierung entstehen.
  • Messe und profiliere YOLO-Aufgaben und Modellgenerationen und dokumentiere anschließend die Ergebnisse.
  • Betreue technische Partnerschaften für Hardware- und Siliziumplattformen, darunter Integrationen von AMD, Google und Nvidia.
  • Führe technische Abstimmungen mit Partnern durch und lege Integrationsrichtlinien fest.
  • Leite aus Plattformbeschränkungen Anforderungen an Modelle, Runtimes und Deployments ab.
  • Stimme dich mit Compiler-Teams der Partner ab, damit neue YOLO-Architekturen zum Start unterstützt werden.
  • Behebe Probleme mit Modellen, Runtimes, Treibern und Geräten.
  • Pflege die Hardware-CI auf selbst gehosteten und von Partnern gehosteten Geräten sowie Docker-Images für Deployments.
  • Erstelle Integrationsdokumentation und Seiten mit Geräte-Benchmarks.
  • Erstelle Ressourcen für Entwicklerinnen und Entwickler, veranstalte Live-Sessions und präsentiere die Arbeit auf Branchenveranstaltungen.
  • Unterstütze Entwicklerinnen, Entwickler und Kundschaft über GitHub, das Community-Forum und das Vertriebsteam.

Anforderungen

  • Fundierte Kenntnisse in maschinellem Lernen oder Computer Vision, einschließlich Verständnis von YOLO-Modellen.
  • Sehr gute Python-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit PyTorch und ONNX.
  • Praktische Erfahrung mit TensorRT, OpenVINO, ONNX Runtime oder einem NPU-SDK eines Anbieters.
  • Erfahrung mit INT8-Quantisierung und Kalibrierung, einschließlich der Diagnose von Genauigkeitsverlusten nach der Konvertierung.
  • Praktische Erfahrung mit Deployments auf Edge-Geräten wie NVIDIA Jetson, Raspberry Pi oder NPU-Entwicklungsboards.
  • Erfahrung mit dem Flashen, Konfigurieren und der Fehlersuche bei Deployments auf ressourcenbeschränkter Hardware.
  • Sicherer Umgang mit Linux, Docker und der plattformübergreifenden Verwaltung von Python-Abhängigkeiten.
  • Gute Software-Engineering-Praktiken, darunter sauberer Code, Git-Pull-Requests und Code-Reviews.
  • Klare schriftliche Kommunikation auf Englisch für Dokumentation und Zusammenarbeit.
  • Senior-Level-Fähigkeit, technische Integrationen eigenständig und mit wenig Anleitung von Anfang bis Ende zu verantworten.
  • Begeisterung für KI, Computer Vision und praxisnahe Entwicklungsarbeit mit Wirkung in der realen Welt.
  • Gesetzliche Arbeitserlaubnis für das Land, in dem du dich bewirbst.
  • Direkte Erfahrung mit Siliziumherstellern oder Hardwarepartnern ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit mehreren Embedded- und Edge-Ökosystemen ist von Vorteil.
  • C++-Erfahrung, einschließlich der Bereitstellung von Modellen auf Mikrocontrollern, ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit CI auf selbst gehosteten Hardware-Runnern ist von Vorteil.
  • Beiträge zu Open-Source-Projekten oder Entwickler-Ökosystemen sind von Vorteil.
  • Erfahrung in der Zusammenarbeit mit internationalen Teams ist von Vorteil.
  • Bereitschaft, zu Branchenveranstaltungen zu reisen, ist von Vorteil.

Zusatzleistungen

  • Aktienpaket.
  • Flexible Arbeitszeiten.
  • 24 Urlaubstage.
  • Freier Tag zum Geburtstag.
  • Gesetzliche Feiertage vor Ort.
  • Neues Apple MacBook Air oder Pro.
  • Apple Studio Display.
  • AirPods Pro 3.
  • Eigenes Budget für persönliche und berufliche Weiterentwicklung.
  • Mitarbeit an fortschrittlichen KI-Projekten.
  • Zusammenarbeit vor Ort in einem globalen Zentrum.

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