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Obvio
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51 – 200 Mitarbeitende
Künstliche IntelligenzRegierungSaaS
Obvio ist ein Unternehmen für künstliche Intelligenz und SaaS, das Technologien für mehr Verkehrssicherheit für Städte und Strafverfolgungsbehörden entwickelt. Die kontextbezogene KI hilft dabei, rücksichtsloses Fahren und Verkehrsverstöße zu erkennen, darunter Verstöße in Schulzonen, Vorfahrtsmissachtung, Ablenkung am Steuer und das Missachten von Stoppschildern. Indem Obvio das Verkehrsgeschehen in umsetzbare Erkenntnisse überführt, unterstützt das Unternehmen kommunale Entscheidungsträger und Polizeibehörden dabei, Autofahrer zu informieren, Verkehrsregeln durchzusetzen, Verstöße zu reduzieren und Straßen sicherer zu machen.
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Stellen im Unternehmen

Senior Computer-Vision-Ingenieur bei Obvio – hybrid in San Carlos

Leite die Entwicklung von Erkennungs- und Trackingmodellen für Obvios KI-gestützte Verkehrskameras. Verbessere die Modellleistung von der Datenstrategie und Experimentierung bis zur Bereitstellung am Edge im Feld.

USVereinigte StaatenCAKalifornienHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischIngenieur für Computer VisionMachine-Learning-Ingenieur
PythonPyTorch

Beschreibung

  • Entwickle und verfeinere Modelle zur Objekterkennung und zum Multi-Object-Tracking für Fahrzeuge, Fußgänger und andere Verkehrsteilnehmer in anspruchsvollen realen Umgebungen.
  • Verantworte die Datenstrategie hinter der Modellqualität – von Sampling und Annotation über die Versionierung von Datensätzen, Hard-Negative-Mining und Klassenungleichgewichte bis hin zu Randfällen und Rückmeldungen aus eingesetzten Systemen.
  • Plane rigorose Experimente und Ablationen und trenne echte Verbesserungen von Overfitting, Datenlecks, Labelrauschen und Optimierungen, die beim Einsatz im Feld nicht bestehen.
  • Entwickle reproduzierbare Trainingssysteme mit Experiment-Tracking, Konfigurationsmanagement, Artefaktverfolgung, Modellregistern, Metrik-Dashboards und automatisierter Hyperparameter-Optimierung.
  • Etabliere produktorientierte Evaluierungsmethoden, die Abwägungen zwischen Precision und Recall, Klassen- und Szenario-Segmente, Kalibrierung sowie Tracking-Leistung abdecken.
  • Arbeite mit Embedded-Engineers zusammen, um Modelle für den Edge-Einsatz vorzubereiten und dabei Genauigkeit, Latenz, Speicherbedarf und Energieverbrauch auszubalancieren.
  • Gib die technische Richtung vor, leite Design-Reviews, betreue Engineers als Mentor und stärke die Standards für methodische Strenge, Reproduzierbarkeit und Produktionsreife im Machine Learning.

Anforderungen

  • Mindestens sieben Jahre Erfahrung im Machine Learning oder in Computer Vision, einschließlich nachweislicher Erfahrung mit der Einführung und Verbesserung von Produktionsmodellen.
  • Fortgeschrittene praktische Kenntnisse in Objekterkennung und Multi-Object-Tracking, einschließlich moderner Architekturen, Datenerweiterung und Evaluierungstechniken.
  • Sehr gute Kenntnisse in Klassenungleichgewichten, Overfitting, Datenlecks in Datensätzen, Labelrauschen, Domänenverschiebung, Modellkalibrierung und statistisch fundierter Validierung.
  • Erfahrung mit dem Aufbau von Trainingsinfrastrukturen oder Plattformen für reproduzierbare Experimente, verteiltes Training, Hyperparametersuche, Metrikvergleiche und Modellverfolgung.
  • Fortgeschrittene Kenntnisse in Python und PyTorch.
  • Praktische Erfahrung mit großen Bild- und Videodatensätzen.
  • Erfahrung mit der Bewertung von Modellen anhand bereitgestellter oder im Feld erfasster Daten sowie mit dem vollständigen Zyklus von der Fehlererkennung über das Retraining bis zur verifizierten Verbesserung.
  • Nachgewiesene technische Führung bei unklaren, funktionsübergreifenden Initiativen, unterstützt durch klare Kommunikation und ausgeprägte Verantwortungsübernahme.
  • Erfahrung in den Bereichen Verkehr, Automotive, Robotik, Überwachung oder einem anderen Videoanalysebereich.
  • Erfahrung mit Re-Identifikation, Trajektorienmodellierung, dem Umgang mit Verdeckungen, Kamerakalibrierung oder Multi-Kamera-Tracking.
  • Erfahrung mit Active Learning, schwacher Supervision, synthetischen Daten, automatisierter Annotation oder Tools zur Verbesserung der Datensatzqualität.
  • Erfahrung mit der Optimierung und Bereitstellung von Computer-Vision-Modellen auf NVIDIA Jetson, Qualcomm Snapdragon oder anderen Edge-Beschleunigern.
  • Rechtliche Arbeitserlaubnis für die Vereinigten Staaten.

Zusatzleistungen

  • Wettbewerbsfähige Vergütung.
  • Beteiligung an einem Unternehmen in der Frühphase.
  • Bedeutende Verantwortung in einem dynamischen Startup-Umfeld.
  • Die Möglichkeit, in einem kleinen, erfahrenen Team zu arbeiten, in dem Senior Engineers großen technischen Einfluss haben.
  • Die Chance, die Verkehrssicherheit zu verbessern und durch deine Arbeit Leben zu retten.

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