Orca AI desarrolla sistemas de inteligencia artificial y visión por computadora para las industrias marítima, del transporte y de la logística. Sus productos SeaPod y FleetView apoyan la navegación autónoma al mejorar la percepción situacional de la tripulación, automatizar las funciones de vigilancia y proporcionar información operativa en tiempo real. La empresa se centra en ayudar a los operadores navieros a tomar decisiones de navegación más seguras, mejorar la eficiencia y avanzar hacia operaciones marítimas más sostenibles.
Ingeniero de Visión por Computadora Edge en Israel (Híbrido)
Desarrolla y optimiza sistemas de visión por computadora en tiempo real para la tecnología de seguridad marítima de Orca AI. Mejora la velocidad de inferencia, la fiabilidad y la observabilidad en hardware desplegado a bordo de embarcaciones.
Descripción
- Desarrollar y optimizar canalizaciones de visión por computadora en tiempo real que procesen vídeo marítimo en directo en sistemas edge
- Convertir modelos de investigación en componentes fiables y listos para producción, desplegados a bordo de embarcaciones
- Mejorar el rendimiento de la inferencia mediante cuantización, poda y optimización a nivel de grafos
- Perfilar y optimizar la canalización completa de múltiples cámaras, incluida la ingesta de vídeo, el preprocesamiento, la inferencia y el posprocesamiento
- Encontrar y resolver limitaciones de rendimiento relacionadas con la CPU, la GPU, la memoria y la coordinación de la canalización
- Evaluar y justificar las compensaciones entre latencia, precisión, estabilidad y uso de recursos
- Diseñar canalizaciones fiables de datos y de inferencia de vídeo a salida que proporcionen información útil a la tripulación
- Crear procesos de evaluación comparativa y evaluación para medir el rendimiento integral y tomar decisiones de lanzamiento
- Desarrollar capacidades de observabilidad y procesos de depuración para sistemas en producción
- Establecer y mantener interfaces bien definidas entre el código de investigación y el software de producción
- Colaborar con los equipos de investigación y backend para llevar nuevos modelos a producción
- Mejorar la eficiencia y la fiabilidad del sistema dentro de las limitaciones del hardware y del entorno de ejecución
Requisitos
- Al menos cinco años de experiencia creando sistemas de producción, incluidos dos o más años centrados en visión por computadora o canalizaciones de vídeo en tiempo real
- Experiencia práctica desarrollando y operando sistemas de visión por computadora o aprendizaje profundo en producción
- Conocimientos avanzados de C++ moderno, incluidos multithreading y programación en tiempo real, además de sólida experiencia con Python
- Experiencia desarrollando para plataformas edge o embebidas, como NVIDIA Jetson
- Sólidos conocimientos de tecnologías de optimización de inferencia como CUDA, TensorRT, ONNX, GStreamer o DeepStream, junto con las limitaciones de CPU, GPU, memoria y latencia
- Enfoque de optimización y ajuste del rendimiento basado en el perfilado
- Capacidad para depurar sistemas complejos y evaluar su comportamiento en entornos reales ruidosos
- La experiencia creando canalizaciones personalizadas de datos o inferencia de alto rendimiento es una ventaja importante
- La familiaridad con la fusión multisensor, como la combinación de datos de cámaras y radares, es una ventaja importante
- La experiencia desplegando y operando modelos de aprendizaje automático en producción es una ventaja importante
- La experiencia con optimización de bajo nivel o ajuste de rendimiento en C++ es una ventaja importante
- La experiencia demostrada optimizando la inferencia de modelos con TensorRT, ONNX Runtime, cuantización, poda o métodos comparables es una ventaja importante