Obvio
Obvio
51 – 200 Töötajad
SaaSTehisintellektValitsus
Obvio on tehisintellekti- ja SaaS-ettevõte, mis arendab linnadele ja õiguskaitseasutustele liiklusohutustehnoloogiat. Selle kontekstitundlik tehisintellekt aitab tuvastada hoolimatut sõidustiili ja liiklusrikkumisi, sealhulgas koolitsoonis toime pandud rikkumisi, teeandmiskohustuse eiramist, hajameelset juhtimist ja stoppmärgi eiramist. Muutes teedel toimuva tegevuse rakendatavaks teabeks, toetab Obvio kohalike omavalitsuste juhte ja politseiasutusi juhtide teadlikkuse suurendamisel, liiklusseaduste jõustamisel, rikkumiste vähendamisel ja tänavate turvalisemaks muutmisel.

Vanem arvutinägemise insener Obvios – hübriidtöö San Carloses

Juhi Obvio tehisintellekti toetavate liikluskaamerate tuvastus- ja jälgimismudelite arendamist. Paranda mudelite jõudlust andmestrateegiast ja katsetamisest kuni välitingimustes töötavate servaseadmeteni juurutamiseni.

Kirjeldus

  • Ehita ja täiusta sõidukite, jalakäijate ning teiste liiklejate objektituvastus- ja mitme objekti jälgimise mudeleid keerukates pärismaailma tingimustes.
  • Vastuta mudelite kvaliteedi aluseks oleva andmestrateegia eest alates valimist ja märgendamisest kuni andmekogumite versioonihalduse, raskete negatiivsete näidete leidmise, klasside tasakaalustamatuse, erandjuhtumite ja juurutatud süsteemide tagasisideni.
  • Planeeri põhjalikke katseid ja ablat­sioone ning erista tegelikud täiustused ülesobitamisest, andmelekkest, märgendimürast ja täiustustest, mis välitingimustes ei toimi.
  • Arenda korratavaid treeningsüsteeme, mis hõlmavad eksperimentide jälgimist, konfiguratsioonihaldust, artefaktide päritolu, mudeliregistreid, mõõdikute juhtpaneele ja automaatset hüperparameetrite optimeerimist.
  • Loo tootefookusega hindamismeetodid, mis katavad täpsuse ja saagise vahelised kompromissid, klassi- ja stsenaariumipõhised lõiked, kalibreerimise ning jälgimise jõudluse.
  • Tee koostööd manussüsteemide inseneridega, et valmistada mudelid ette servaseadmetes juurutamiseks, tasakaalustades täpsust, latentsust, mälukasutust ja energiatarvet.
  • Suuna tehnilist arengut, juhi disainiülevaatusi, juhenda insenere ning tugevda masinõppe ranguse, korratavuse ja tootmisvalmiduse standardeid.

Nõuded

  • Vähemalt seitse aastat masinõppe või arvutinägemise kogemust ning tõendatud kogemus tootmismudelite juurutamisel ja täiustamisel.
  • Täiustatud praktilised teadmised objektituvastusest ja mitme objekti jälgimisest, sealhulgas tänapäevastest arhitektuuridest, andmete augmentatsioonist ja hindamistehnikatest.
  • Väga hea arusaam klasside tasakaalustamatusest, ülesobitamisest, andmelekkest, märgendimürast, domeeninihkest, mudelite kalibreerimisest ja statistiliselt rangest valideerimisest.
  • Kogemus korratavate eksperimentide, hajustreeningu, hüperparameetrite otsingu, mõõdikute võrdlemise ja mudelite päritolu jälgimise treeningutaristu või -platvormide loomisel.
  • Edasijõudnud Pythoni ja PyTorchi oskus.
  • Praktiline kogemus suurte pildi- ja videoandmekogumitega töötamisel.
  • Kogemus mudelite hindamisel juurutatud või välitingimustes kogutud andmete põhjal ning kogu tsükli juhtimisel alates vea avastamisest kuni ümbertreenimise ja kontrollitud paranemiseni.
  • Tõendatud tehniline juhtimiskogemus ebaselgetes, valdkondadeülestes algatustes, mida toetavad selge suhtlus ja tugev vastutustunne.
  • Kogemus liikluse, autotööstuse, robootika, seire või muu videoanalüütika valdkonnas.
  • Kogemus taasidentifitseerimise, trajektooride modelleerimise, varjamise käsitlemise, kaamerate kalibreerimise või mitme kaamera jälgimisega.
  • Kogemus aktiivõppe, nõrga juhendamise, sünteetiliste andmete, automaatse märgendamise või andmekvaliteeti parandavate tööriistadega.
  • Kogemus arvutinägemismudelite optimeerimisel ja juurutamisel NVIDIA Jetsonil, Qualcomm Snapdragonil või muudel servakiirenditel.
  • Seaduslik õigus töötada Ameerika Ühendriikides.

Hüved

  • Konkurentsivõimeline tasu.
  • Osalus varajases ettevõttes.
  • Tähenduslik vastutus kiiresti arenevas idufirma keskkonnas.
  • Võimalus töötada väikese ja kogenud meeskonnaga, kus vaneminseneridel on märkimisväärne tehniline mõju.
  • Võimalus parandada liiklusohutust ja aidata oma tööga elusid päästa.