1 001 – 5 000 Employés
Sponsor de visa H1BAutomobileIndustrie manufacturièreIntelligence artificielleMobileye développe des systèmes avancés d’aide à la conduite et des technologies de conduite autonome pour l’industrie automobile. L’entreprise associe vision par ordinateur, intelligence artificielle, matériel propriétaire et logiciels afin de renforcer la sécurité des véhicules dans des applications allant de l’aide à la conduite à la conduite autonome. Ses systèmes ont été déployés dans plus de 190 millions de véhicules, ce qui illustre le rôle de Mobileye dans la mise en production à grande échelle de technologies automobiles fondées sur la vision.
Chercheur en IA appliquée, GenAI visuelle chez Mobileye (hybride, Israël)
Faites progresser la GenAI visuelle, les modèles de diffusion et la vision par ordinateur pour la technologie de conduite autonome de Mobileye. Concevez des solutions de données synthétiques à l’aide de jeux de données propriétaires et d’une infrastructure informatique à grande échelle.
Description
- Piloter l’ensemble du cycle de développement, de l’entraînement de modèles génératifs à l’adaptation d’architectures de pointe pour des applications réelles de conduite autonome.
- Rechercher, évaluer et améliorer des modèles de GenAI et de vision par ordinateur au moyen d’implémentations Python évolutives et claires.
- Collaborer avec des chercheurs en IA et des équipes de perception afin d’appliquer des données synthétiques à des systèmes d’IA réels.
- Suivre les avancées émergentes en intelligence artificielle, en modélisation générative et en vision par ordinateur.
- Créer des solutions de GenAI à partir de grands jeux de données propriétaires et d’une infrastructure informatique hautement évolutive pour des applications de véhicules autonomes.
Exigences
- Diplôme de master ou de doctorat en informatique, en génie électrique ou dans une discipline connexe.
- Au moins trois ans d’expérience professionnelle en apprentissage profond et en vision par ordinateur.
- Maîtrise avancée de Python et de PyTorch.
- Solides compétences en résolution de problèmes, en recherche et en raisonnement analytique.
- Expérience pratique des techniques d’IA générative, telles que les modèles de diffusion et les GAN.
- Expérience des modèles vision-langage et de l’apprentissage multimodal.
- Publications dans des conférences de premier plan telles que CVPR, NeurIPS ou ECCV.
- Expérience pratique de Linux, AWS, Docker et des environnements virtuels.
- Connaissance des méthodes traditionnelles de vision par ordinateur.