A Marvik olyan technológiai tanácsadó vállalat, amely a mesterséges intelligenciát vállalati szervezetek számára éles rendszerekké alakítja. Csapata mesterségesintelligencia-stratégiával, lehetőségek feltárásával, adatmérnökséggel, modellfejlesztéssel, generatív mesterséges intelligenciával, nagy nyelvi modellekkel, MI-ügynökökkel, számítógépes látással, prediktív elemzéssel, robotikával és automatizálással foglalkozik. A Marvik emellett senior szintű MI-szakértelmet és részmunkaidős vezetői támogatást biztosít, segítve a szervezeteket skálázható megoldások kialakításában olyan ágazatok számára, mint a kiskereskedelem, az e-kereskedelem, a logisztika, a fintech, a gyártás, az egészségügy, az energiaipar és a közigazgatás.
Gépi tanulási és robotikai mérnök, szimuláció
A Marviknál fizikai világbeli alkalmazásokhoz fejleszt és validál szimulált gépi tanulási és robotikai rendszereket. A robotika, az érzékelés, a szintetikus adatok és a modellfejlesztés területén dolgozik a kísérletezéstől az éles üzembe helyezésig.
Leírás
- Gépi tanulási és robotikai megoldások fejlesztése és értékelése a kezdeti kísérletektől az éles rendszerekbe való integrációig
- Szimulációs környezetek létrehozása és működtetése algoritmusok teszteléséhez, szintetikus adatok előállításához és rendszerek értékeléséhez
- Adatfolyamatok kialakítása az adatgyűjtéstől és -feldolgozástól a modelltréningen át az értékelésig
- Modellek összekapcsolása érzékelőkkel, szoftverplatformokkal és hardverekkel a projekt igényei szerint
- Teljesítményt mérő, hibamódokat feltáró és a szimulációból a valós világba történő átvitelt értékelő kísérletek megtervezése
- Együttműködés mérnökökkel, kutatókkal és ügyfelekkel a projektkövetelmények gyakorlati megoldásokká alakítása érdekében
- Karbantartható kód és újrafelhasználható eszközök készítése, valamint a mérnöki gyakorlatok fejlesztése a projektekben
Követelmények
- Szakmai tapasztalat gépi tanulási mérnöki, robotikai vagy szorosan kapcsolódó területen
- Gyakorlati tapasztalat olyan szimulációs platformmal, mint az NVIDIA Isaac Sim, az Isaac Lab, a MuJoCo, a Gazebo, a PyBullet vagy egy ezekkel egyenértékű eszköz
- Magabiztos Python-ismeret és megalapozott szoftverfejlesztési gyakorlat
- Gépi tanulási modellek vagy robotikai algoritmusok fejlesztésében és értékelésében szerzett tapasztalat, beleértve a validációs módszereket és teljesítménymérőszámokat
- A szenzormodellezés, a koordinátatranszformációk, a kinematika, a dinamika vagy a fizikaalapú szimuláció gyakorlati ismerete
- Linux és Git magabiztos használata együttműködésen alapuló fejlesztési folyamatokban
- Nyitott végű kihívások kezelése, kompromisszumok magyarázata, valamint a megvalósítási és validációs feladatok önálló vállalása
- A számítógépes látás, a 3D-s érzékelés vagy a multimodális tanulás terén szerzett további tapasztalat előnyt jelent
- A szintetikusadat-generálás, a doménrandomizáció vagy a szimulációból a valós környezetbe történő átvitelt vizsgáló értékelés terén szerzett további tapasztalat előnyt jelent
- A megerősítéses tanulás, az utánzásos tanulás, a mozgástervezés vagy a szabályozás terén szerzett további tapasztalat előnyt jelent
- A ROS vagy a ROS 2, valamint fizikai szenzorok vagy robotok integrációja terén szerzett további tapasztalat előnyt jelent
- Az NVIDIA Jetsonhoz hasonló peremeszközökre történő rendszertelepítésben szerzett további tapasztalat előnyt jelent
- A C++, a GPU-optimalizálás, a Docker vagy a felhőinfrastruktúra terén szerzett további tapasztalat előnyt jelent
- A prototípusok megbízható éles rendszerekké alakításában szerzett további tapasztalat előnyt jelent
Juttatások
- Kifejezett juttatásokra, előnyökre vagy további javadalmazásra vonatkozó információ nem áll rendelkezésre