Niantic Spatial, Inc. razvija geoprostornu umjetnu inteligenciju za izgradnju strojno čitljivih prikaza fizičkog svijeta. Njihova platforma kombinira podatke sa zemaljskih i zračnih senzora kako bi proizvela visokovjerne georeferencirane 3D digitalne blizance, podržala vizualnu lokalizaciju tamo gdje je GPS nepouzdan te dodala semantičko značenje kartiranim okruženjima. Putem proizvoda za snimanje, rekonstrukciju, lokalizaciju i razumijevanje prostora, tvrtka pruža usluge robotici, javnom sektoru i obrani, industriji te velikim objektima i prostorima, uz SDK-ove i poslovne usluge za programere i organizacije.
Inženjer računalnog vida i umjetne inteligencije
Trenirajte modele vizualne lokalizacije za fizičku umjetnu inteligenciju i geoprostornu platformu Niantic Spatial. Izrađujte podatkovne cjevovode, evaluacijske referentne testove i produkcijske sustave za zaključivanje.
Opis
- Razvijajte, trenirajte i procjenjujte modele vizualne lokalizacije pomoću PyTorcha.
- Unaprjeđujte arhitekture modela, funkcije gubitka i petlje treniranja kako biste poboljšali točnost na produkcijskim snimkama.
- Pomozite izgraditi visokopropusne cjevovode za unos i predobradu slika, podataka o pozi i 3D oblaka točaka.
- Pokrećite treniranje modela na GPU sustavima koristeći korpus od 30 milijardi slika.
- Izrađujte i održavajte referentne testove za mjerenje točnosti poze lokalizacije, odziva i produkcijske latencije.
- Pripremajte modele za implementaciju izvozom, optimizacijom zaključivanja i nadzorom.
- Surađujte s istraživačkim timom i laboratorijem za testiranje u stvarnom svijetu kako biste terenske pogreške pretvorili u podatke za treniranje i poboljšanja referentnih testova.
- Doprinosite cijelom cjevovodu, od pripreme podataka i treniranja do produkcijskih usluga.
Zahtjevi
- Iskustvo u treniranju modela dubokog učenja u PyTorchu za računalni vid, stečeno tijekom studija, istraživanja, prakse ili na početku karijere u industriji.
- Temeljno poznavanje barem jednog područja: vizualna lokalizacija, naučeno uparivanje značajki, dohvat slika, procjena poze, SLAM ili rekonstrukcija strukture iz gibanja.
- Razumijevanje 3D geometrije, uključujući modele kamera, epipolarnu geometriju i prikaze poze.
- Spretnost u radu s velikim skupovima slika ili 3D podataka, uključujući njihovu predobradu i kuriranje.
- Poznavanje treniranja na GPU-u i sposobnost procjene tijeka treniranja.
- Izvrsno poznavanje Pythona.
- Diploma prvostupnika ili magistra računarstva, računalnog vida, robotike ili srodnog područja ili odgovarajuće praktično iskustvo.
- Mogućnost rada iz ureda u San Franciscu najmanje tri dana tjedno.
Pogodnosti
- Godišnji bonus
- Vlasnički udio
- Zdravstveno osiguranje
- Stomatološko osiguranje
- Osiguranje vida
- 401(k)
- Sveobuhvatan paket pogodnosti