Shield AI
Shield AI
Shield AI एयरोस्पेस और रक्षा क्षेत्र के अनुप्रयोगों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ विकसित करती है। इसका Hivemind प्लेटफ़ॉर्म स्वायत्त मिशन क्षमताओं को सक्षम बनाता है, जिनमें बुद्धिमान ड्रोन संचालन, निगरानी और युद्धक्षेत्र की स्थिति के बारे में जागरूकता शामिल हैं। 2015 में स्थापित यह कंपनी AI, एयरोस्पेस और रक्षा विशेषज्ञता को एक साथ लाकर ऐसी प्रौद्योगिकियाँ विकसित करती है, जिनका उद्देश्य सैन्यकर्मियों और नागरिकों की सुरक्षा में सहायता करना है।

स्टाफ डीप लर्निंग इंजीनियर, स्टेट एस्टिमेशन — शील्ड एआई (रिमोट, संयुक्त राज्य अमेरिका)

शील्ड एआई की स्वायत्त रक्षा प्रणालियों के लिए डीप लर्निंग और 3D विज़न कार्य का नेतृत्व करें। स्टेट एस्टिमेशन के लिए लोकलाइज़ेशन, नेविगेशन और Hivemind SDK क्षमताएँ विकसित करें।

विवरण

  • फीचर डिटेक्शन, मिलान, विज़ुअल कॉरेस्पॉन्डेंस, गहराई, सापेक्ष मुद्रा और इमेज-टू-मैप लोकलाइज़ेशन के लिए मॉडल बनाएँ और उनका आकलन करें।
  • लोकलाइज़ेशन की सटीकता, मज़बूती और रिकवरी को बेहतर बनाने के लिए सीखे गए विज़ुअल फीचर्स को ज्यामितीय तकनीकों के साथ संयोजित करें।
  • डेटासेट क्यूरेशन और एनोटेशन विनिर्देशों से लेकर लेबलिंग टूल, स्वचालित गुणवत्ता नियंत्रण और कवरेज विश्लेषण तक, डेटा तैयारी और पर्यवेक्षण प्रक्रियाओं का नेतृत्व करें।
  • डीप लर्निंग टूल्स का मूल्यांकन करें और प्रयोग ट्रैकिंग, कॉन्फ़िगरेशन नियंत्रण तथा डेटासेट और मॉडल वर्ज़निंग के साथ पुनरुत्पाद्य प्रशिक्षण प्रक्रियाएँ स्थापित करें।
  • प्रकाश, दृष्टिकोण, ऊँचाई, भूभाग, मौसम और सेंसर गुणों में भिन्नता को ध्यान में रखने वाले मूल्यांकन तैयार करें।
  • मॉडल की विफलताओं की जाँच करें और डेटा, पर्यवेक्षण, मॉडलिंग तथा सिस्टम एकीकरण में सुधारों का मार्गदर्शन करें।
  • स्टेट एस्टिमेशन इंजीनियरों के साथ काम करके सीखे गए मापों और विश्वास अनुमानों को VIO तथा भूभाग-सापेक्ष नेविगेशन प्रणालियों में शामिल करें।
  • ऑनबोर्ड कंप्यूट, मेमोरी और लेटेंसी सीमाओं के आधार पर मॉडलों का आकलन करें तथा अनुकूलन और रनटाइम सत्यापन में योगदान दें।
  • Hivemind SDK के लिए परीक्षण किए गए और दस्तावेज़ीकृत घटक तथा इंटरफ़ेस तैयार करें।
  • सॉफ़्टवेयर, सिस्टम और उड़ान-परीक्षण टीमों के साथ समन्वय करें।

आवश्यकताएँ

  • एयरोस्पेस इंजीनियरिंग, इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग, रोबोटिक्स, कंप्यूटर विज्ञान या संबंधित विषय में मास्टर डिग्री और कम से कम 4 वर्षों का प्रासंगिक पेशेवर अनुभव; वैकल्पिक रूप से, पीएच.डी. के साथ 2 वर्षों का अनुभव।
  • PyTorch या तुलनीय फ्रेमवर्क के साथ मॉडल डिज़ाइन, प्रशिक्षण, डिबगिंग और मूल्यांकन का व्यावहारिक अनुभव।
  • कैमरा मॉडल, कोऑर्डिनेट ट्रांसफ़ॉर्मेशन, प्रोजेक्टिव ज्यामिति और मल्टी-व्यू ज्यामिति की ठोस समझ।
  • विज़न-आधारित नेविगेशन, विज़ुअल जियोलोकेशन, Structure from Motion, SLAM, 3D पुनर्निर्माण या गहराई अनुमान जैसे क्षेत्रों में अनुप्रयुक्त अनुभव।
  • Python में उन्नत कौशल और रखरखाव योग्य, पुन: उपयोग योग्य सॉफ़्टवेयर तैयार करने का प्रमाणित अनुभव।
  • समस्या परिभाषा और कच्चे डेटा से लेकर प्रशिक्षण, मूल्यांकन और एकीकरण की तैयारी तक कंप्यूटर विज़न क्षमताओं को आगे बढ़ाने का अनुभव।
  • डेटा ग्रहण, सफ़ाई, फ़िल्टरिंग, डीडुप्लीकेशन और डेटासेट वर्ज़न नियंत्रण के लिए सेंसर-डेटा पाइपलाइन विकसित करने का अनुभव।
  • विकास टूल चुनने और कॉन्फ़िगरेशन प्रबंधन, प्रयोग ट्रैकिंग, चेकपॉइंटिंग तथा GPU प्रदर्शन डिबगिंग सहित पुनरुत्पाद्य प्रशिक्षण वर्कफ़्लो बनाने की क्षमता।
  • बेंचमार्क बनाने, डेटा लीकेज रोकने, परिचालन परिस्थितियों में प्रदर्शन जाँचने और मॉडल मेट्रिक्स को डाउनस्ट्रीम ज्यामितीय या लोकलाइज़ेशन सटीकता से जोड़ने का अनुभव।
  • इन्फ़रेंस लेटेंसी और मेमोरी उपयोग का प्रोफ़ाइल बनाने, मॉडल इंटरफ़ेस और प्रीप्रोसेसिंग का दस्तावेज़ीकरण करने, सटीकता बनाम कंप्यूट ट्रेड-ऑफ़ का मूल्यांकन करने तथा एक्सपोर्ट, प्रिसीजन और रनटाइम अनुकूलन पर सलाह देने की क्षमता।
  • स्पष्ट संचारक, जो धारणाओं, प्रयोगात्मक परिणामों और डिज़ाइन ट्रेड-ऑफ़ को समझा सके तथा शोध को प्रोडक्शन सॉफ़्टवेयर में बदल सके।
  • ऑफ़र स्वीकृत बैकग्राउंड जाँच पर निर्भर हैं और इनमें संदर्भ जाँच शामिल हो सकती है।

लाभ

  • बोनस क्षतिपूर्ति।
  • लाभ पैकेज।
  • इक्विटी भागीदारी।
  • अस्थायी कर्मचारियों को रोजगार के 60 दिनों बाद अस्थायी लाभ पैकेज मिलता है।

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