Mobileye desarrolla sistemas avanzados de asistencia al conductor y tecnología de conducción autónoma para la industria automotriz. La empresa combina visión artificial, inteligencia artificial, hardware propio y software para contribuir a la seguridad de los vehículos en aplicaciones que van desde la asistencia al conductor hasta la conducción autónoma. Sus sistemas se han implementado en más de 190 millones de vehículos, lo que refleja el papel de Mobileye en la producción a gran escala de tecnologías automotrices basadas en la visión.
Investigador sénior en aprendizaje profundo para vehículos autónomos
Investiga y desarrolla sistemas de aprendizaje profundo para los vehículos autónomos de Mobileye, incluidas redes neuronales a gran escala diseñadas para su chip EyeQ. Mejora el rendimiento de los modelos y lleva la investigación a producción.
Descripción
- Desarrolla y entrena modelos de aprendizaje profundo optimizados para el chip EyeQ personalizado de Mobileye.
- Crea redes neuronales multitarea a gran escala para el sistema de conducción autónoma de Mobileye.
- Resuelve problemas de aprendizaje profundo de extremo a extremo e implementa soluciones en sistemas reales.
- Diseña nuevas arquitecturas de modelos y utiliza métodos avanzados de entrenamiento.
- Optimiza el rendimiento de los modelos dentro de límites estrictos.
- Colabora con equipos de software y hardware para convertir la investigación en sistemas de producción.
- Contribuye a definir la arquitectura central de redes neuronales utilizada en los principales productos de vehículos autónomos de Mobileye.
Requisitos
- Doctorado en Informática o un campo relacionado; se pueden considerar candidatos excepcionales con un máster.
- Al menos 4 años de experiencia práctica en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje profundo con Python.
- Experiencia en la creación de flujos de trabajo de aprendizaje profundo de extremo a extremo que abarquen preparación de datos, entrenamiento, evaluación e implementación.
- Dominio de al menos un marco de aprendizaje profundo, como TensorFlow o PyTorch.
- Sólidas habilidades para resolver problemas y orientación a la investigación.
- Se valorará la experiencia industrial en aprendizaje profundo o desarrollo de software.
- Se valorará el conocimiento de la optimización de modelos teniendo en cuenta el hardware.
- Se valorará la experiencia con plataformas en la nube como AWS, Docker y entornos Linux.
- Se valorarán las publicaciones o contribuciones en aprendizaje profundo, búsqueda de arquitecturas neuronales, destilación de conocimiento o aprendizaje multitarea.