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Chooch AI
Chooch AI
51 – 200 Employés
Industrie manufacturièreLogistiqueSoins de santé
Chooch AI développe des logiciels de vision par ordinateur qui transforment les images et les vidéos en informations opérationnelles en temps réel et en actions automatisées. Sa plateforme prend en charge la gestion des stocks hospitaliers, la surveillance à distance des patients afin de détecter les chutes et les situations de détresse, ainsi que le suivi de la sécurité des installations. Elle se connecte aux systèmes ERP et de sécurité existants pour automatiser les alertes, le réapprovisionnement et les flux de travail associés. La solution est proposée via des API, des déploiements sur des appareils en périphérie et une plateforme SaaS destinée aux opérateurs de santé et de gestion des installations. L’entreprise intervient dans les secteurs de la santé, de la logistique et de la fabrication.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur en apprentissage automatique (hybride)

Concevez et déployez des modèles de vision par ordinateur pour la plateforme de caméras intelligentes de Chooch AI. Accompagnez les déploiements chez des clients des secteurs de la santé, de l’industrie et du commerce de détail.

USÉtats-UnisCACalifornie
120 000 $ – 180 000 $ / an
HybrideTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur en apprentissage automatique
AWSAzureCloudDockerLinuxPythonPyTorchTensorFlow

Description

  • Concevoir, entraîner et améliorer des modèles de vision par ordinateur à partir des vidéos et des images des clients.
  • Adapter des modèles de vision préentraînés et fondamentaux à de nouveaux cas d’usage, y compris lorsque les données annotées sont limitées.
  • Gérer les pipelines de données, de la sélection et de l’annotation à l’augmentation, aux données synthétiques et au versionnage des jeux de données.
  • Préparer les modèles pour la production et les appareils en périphérie à l’aide de techniques telles que la quantification, l’élagage, la distillation, l’exportation ONNX et TensorRT.
  • Créer des suites d’évaluation à l’aide de mesures telles que mAP, précision et rappel, ainsi que les fausses alertes par heure et par caméra.
  • Déployer et surveiller les modèles en production, enquêter sur les dérives et les défaillances, puis réentraîner les modèles si nécessaire.
  • Traduire les besoins en spécifications de modèles mesurables avec les équipes produit, les ingénieurs solutions et les clients.
  • Écrire, tester et relire du code, et contribuer aux outils d’apprentissage automatique partagés.
  • Aider à collecter, traiter et maintenir les données d’entraînement et de test des modèles.
  • Connecter les modèles d’apprentissage automatique à des produits et systèmes plus larges.
  • Se rendre chez les clients et effectuer des essais sur le terrain pour les déploiements en direct si nécessaire.
  • Évaluer les performances des modèles par des méthodes qualitatives et quantitatives, puis améliorer leur précision et leur efficacité.
  • Suivre et appliquer les avancées en apprentissage automatique et en vision par ordinateur.
  • Résoudre des problèmes complexes liés au développement et au déploiement de systèmes de vision par ordinateur.

Exigences

  • Justifier de 3 à 5 ans d’expérience professionnelle dans la création de systèmes d’apprentissage automatique, dont au moins 2 ans consacrés à la vision par ordinateur.
  • Être titulaire d’une licence ou d’un master en informatique, en génie électrique, en mathématiques ou dans un domaine connexe, ou posséder une expérience pratique équivalente.
  • Maîtriser Python et avoir une expérience pratique de l’entraînement et du débogage de modèles d’apprentissage profond avec PyTorch ou TensorFlow.
  • Avoir déployé au moins un modèle de vision par ordinateur en production et savoir expliquer les compromis impliqués.
  • Comprendre les architectures CNN et Transformer pour la détection, la segmentation et la classification.
  • Avoir de l’expérience avec OpenCV et le traitement d’images ou de vidéos, notamment le décodage de flux, le prétraitement et l’augmentation des données.
  • Connaître des méthodes d’optimisation de l’inférence des modèles telles qu’ONNX, TensorRT ou la quantification.
  • Être à l’aise avec Docker, Git, Linux et l’entraînement sur GPU dans un environnement cloud tel qu’AWS ou Azure.
  • Comprendre les fondamentaux de l’apprentissage automatique, notamment les fonctions de perte, le surapprentissage, le déséquilibre des classes, les métriques d’évaluation et la conception d’expériences.
  • Communiquer clairement à l’écrit et à l’oral, notamment pour expliquer le comportement des modèles à des interlocuteurs qui ne sont pas spécialistes de l’apprentissage automatique.

Avantages

  • Couverture d’assurance maladie.
  • Couverture d’assurance dentaire.
  • Couverture d’assurance optique.
  • Plan 401(k) avec une contribution équivalente de 3 %.
  • Congés payés généreux.
  • Polices d’assurance vie incluses.

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