Obvio es una empresa de inteligencia artificial y SaaS que desarrolla tecnología de seguridad vial para ciudades y organismos encargados de hacer cumplir la ley. Su IA contextual ayuda a identificar la conducción temeraria y las infracciones de tráfico, incluidas las cometidas en zonas escolares, no ceder el paso, conducir distraído e ignorar las señales de stop. Al convertir la actividad de las vías en información útil, Obvio ayuda a líderes municipales y departamentos de policía a educar a los conductores, hacer cumplir las normas de tráfico, reducir las infracciones y lograr calles más seguras.
Ingeniero sénior de visión artificial en Obvio — Híbrido en San Carlos
Lidera el desarrollo de modelos de detección y seguimiento para las cámaras de tráfico con asistencia de IA de Obvio. Mejora el rendimiento de los modelos desde la estrategia de datos y la experimentación hasta la implementación en dispositivos periféricos en campo.
Descripción
- Desarrollar y perfeccionar modelos de detección de objetos y seguimiento de múltiples objetos para vehículos, peatones y otros usuarios de la vía en entornos reales difíciles.
- Liderar la estrategia de datos que sustenta la calidad de los modelos, desde el muestreo y el etiquetado hasta el versionado de conjuntos de datos, la minería de ejemplos difíciles, el desequilibrio de clases, los casos extremos y los comentarios de los sistemas desplegados.
- Planificar experimentos y ablaciones rigurosos, diferenciando las mejoras reales del sobreajuste, la filtración de datos, el ruido en las etiquetas y las mejoras que no funcionan en el despliegue en campo.
- Desarrollar sistemas de entrenamiento reproducibles con seguimiento de experimentos, gestión de configuraciones, trazabilidad de artefactos, registros de modelos, paneles de métricas y optimización automatizada de hiperparámetros.
- Establecer métodos de evaluación centrados en el producto que cubran las compensaciones entre precisión y exhaustividad, segmentos por clase y escenario, calibración y rendimiento del seguimiento.
- Trabajar con ingenieros de sistemas embebidos para preparar modelos para su implementación en dispositivos periféricos, equilibrando precisión, latencia, uso de memoria y consumo energético.
- Orientar la dirección técnica, liderar revisiones de diseño, asesorar a ingenieros y reforzar los estándares de rigor, reproducibilidad y preparación para producción en aprendizaje automático.
Requisitos
- Al menos siete años de experiencia en aprendizaje automático o visión artificial, con experiencia demostrada en poner en producción y mejorar modelos.
- Dominio práctico avanzado de la detección de objetos y el seguimiento de múltiples objetos, incluidas arquitecturas modernas, aumento de datos y técnicas de evaluación.
- Sólido dominio del desequilibrio de clases, el sobreajuste, la filtración de conjuntos de datos, el ruido en las etiquetas, el desplazamiento de dominio, la calibración de modelos y la validación estadísticamente rigurosa.
- Experiencia creando infraestructura o plataformas de entrenamiento para experimentos reproducibles, entrenamiento distribuido, búsqueda de hiperparámetros, comparación de métricas y trazabilidad de modelos.
- Dominio avanzado de Python y PyTorch.
- Experiencia práctica trabajando con grandes conjuntos de datos de imágenes y vídeos.
- Experiencia evaluando modelos con datos desplegados o recopilados en campo y gestionando el ciclo completo, desde el descubrimiento de fallos hasta el reentrenamiento y la mejora verificada.
- Liderazgo técnico demostrado en iniciativas ambiguas y multifuncionales, respaldado por una comunicación clara y un alto sentido de responsabilidad.
- Experiencia en tráfico, automoción, robótica, vigilancia u otro ámbito de análisis de vídeo.
- Experiencia en reidentificación, modelado de trayectorias, gestión de oclusiones, calibración de cámaras o seguimiento multicámara.
- Experiencia en aprendizaje activo, supervisión débil, datos sintéticos, etiquetado automatizado o herramientas para mejorar la calidad de los conjuntos de datos.
- Experiencia optimizando y desplegando modelos de visión artificial en NVIDIA Jetson, Qualcomm Snapdragon u otros aceleradores periféricos.
- Autorización legal para trabajar en Estados Unidos.
Beneficios
- Compensación competitiva.
- Participación accionaria en una empresa en etapa inicial.
- Responsabilidad significativa dentro de un entorno de startup dinámico.
- La oportunidad de trabajar con un equipo pequeño y experimentado, donde los ingenieros sénior tienen una gran influencia técnica.
- La oportunidad de mejorar la seguridad vial y ayudar a salvar vidas mediante tu trabajo.