Chooch AI
Chooch AI
51 – 200 Alkalmazottak
EgészségügyGyártásLogisztika
A Chooch AI olyan számítógépes látásra épülő szoftvereket fejleszt, amelyek a képeket és videókat valós idejű működési információkká és automatizált műveletekké alakítják. Platformja támogatja a kórházi készletgazdálkodást, az esések és rosszullétek távoli megfigyelését, valamint a létesítmények biztonságának felügyeletét. Meglévő ERP- és biztonsági rendszerekhez kapcsolódik, így automatizálja a riasztásokat, az utánpótlást és a kapcsolódó munkafolyamatokat. Egészségügyi és létesítményüzemeltetési szervezetek API-kon, peremeszközökön futó telepítéseken és SaaS-platformon keresztül használhatják. A vállalat az egészségügy, a logisztika és a gyártás területén tevékenykedik.

Gépi tanulási mérnök (hibrid)

Fejlesszen és telepítsen számítógépes látási modelleket a Chooch AI intelligens kamerarendszeréhez. Támogassa az ügyfelek bevezetéseit az egészségügy, a gyártás és a kiskereskedelem területén.

Leírás

  • Tervezzen, tanítson és finomítson számítógépes látási modelleket az ügyfelek video- és képadatainak felhasználásával.
  • Igazítsa az előtanított és alap látási modelleket az új ügyféligényekhez, beleértve azokat az eseteket is, amikor kevés címkézett adat áll rendelkezésre.
  • Kezelje az adatfolyamatokat az adatok válogatásától és címkézésétől a bővítésen, a szintetikus adatokon és az adatkészletek verziókezelésén át.
  • Készítse fel a modelleket éles környezetre és peremeszközökre olyan módszerekkel, mint a kvantálás, a metszés, a desztilláció, az ONNX-exportálás és a TensorRT.
  • Hozzon létre értékelési csomagokat olyan mérőszámokkal, mint az mAP, a precizitás és a visszahívás, valamint a kameránkénti óránkénti téves riasztások száma.
  • Telepítse és figyelje az éles modelleket, vizsgálja ki a teljesítményeltolódásokat és hibákat, és szükség esetén tanítsa újra őket.
  • A termékcsapatokkal, megoldásmérnökökkel és ügyfelekkel együtt alakítsa a követelményeket mérhető modell-specifikációkká.
  • Írjon, teszteljen és ellenőrizzen kódot, valamint járuljon hozzá a közös gépi tanulási eszközökhöz.
  • Segítsen a modellek tanításához és teszteléséhez szükséges adatok gyűjtésében, feldolgozásában és karbantartásában.
  • Kapcsolja össze a gépi tanulási modelleket a tágabb termékekkel és rendszerekkel.
  • Szükség esetén utazzon az ügyfelek telephelyeire, és végezzen helyszíni teszteket az éles bevezetéseknél.
  • Értékelje a modellek teljesítményét minőségi és mennyiségi módszerekkel, majd javítsa a pontosságot és a hatékonyságot.
  • Kövesse nyomon és alkalmazza a gépi tanulás és a számítógépes látás fejlődését.
  • Oldja meg a számítógépes látási rendszerek fejlesztése és bevezetése során felmerülő összetett problémákat.

Követelmények

  • Rendelkezzen 3–5 év iparági tapasztalattal gépi tanulási rendszerek fejlesztésében, ebből legalább 2 év számítógépes látási területen.
  • Legyen alap- vagy mesterdiplomája számítástechnikából, villamosmérnöki területről, matematikából vagy kapcsolódó szakról, illetve rendelkezzen ezzel egyenértékű gyakorlati tapasztalattal.
  • Rendelkezzen erős Python-ismeretekkel, valamint gyakorlati tapasztalattal mélytanulási modellek tanításában és hibakeresésében PyTorch vagy TensorFlow használatával.
  • Legalább egy számítógépes látási modellt már telepített éles környezetbe, és képes elmagyarázni az ezzel járó kompromisszumokat.
  • Ismerje a detektáláshoz, szegmentáláshoz és osztályozáshoz használt CNN- és transformer-architektúrákat.
  • Legyen tapasztalata az OpenCV és a kép- vagy videófeldolgozás használatában, beleértve a folyamok dekódolását, az előfeldolgozást és az adatbővítést.
  • Ismerje a modellkövetkeztetés optimalizálási módszereit, például az ONNX-et, a TensorRT-t vagy a kvantálást.
  • Legyen magabiztos a Docker, a Git, a Linux és a GPU-s tanítás használatában olyan felhőkörnyezetben, mint az AWS vagy az Azure.
  • Értse a gépi tanulás alapjait, köztük a veszteségfüggvényeket, a túltanulást, az osztályok kiegyensúlyozatlanságát, az értékelési mérőszámokat és a kísérlettervezést.
  • Kommunikáljon világosan szóban és írásban, többek között a modell viselkedését a gépi tanulásban nem jártas érintetteknek is érthetően magyarázza el.

Juttatások

  • Egészségbiztosítási fedezet.
  • Fogászati biztosítási fedezet.
  • Látásbiztosítási fedezet.
  • 401(k) nyugdíjprogram 3%-os munkáltatói hozzájárulással.
  • Bőséges fizetett szabadság.
  • Életbiztosítási kötvények.

Kapcsolódó állások

Cisco

Senior platform-szoftvermérnök, AI/ML GPU-infrastruktúra

Cisco

Építsd a Cisco AI számítási platformját és GPU-infrastruktúráját. Dolgozz Kubernetes vezérlősíkokon, GPU-ütemezésen és nagy léptékű elosztott rendszereken.

Megnyitás
Vidoori Inc.

Mesterségesintelligencia-fejlesztő

Vidoori Inc.
51 – 200 Alkalmazottak
EgészségügyLogisztikaVédelem

Gépi tanulási és generatív MI-alkalmazásokat fejleszthet a kormányzati és kereskedelmi tanácsadással foglalkozó Vidoori számára. Modelleket, API-kat és adatokat integrálhat, felelős MI-gyakorlatok alkalmazásával.

Megnyitás
Fieldwire by Hilti

Középhaladó mesterségesintelligencia- és gépi tanulási mérnök

Fieldwire by Hilti
51 – 200 Alkalmazottak
ÉpítőiparGyártásLogisztika

Fejlesszen számítógépes látási és dokumentumfeldolgozási funkciókat a Fieldwire építőipari menedzsmentplatformjához. Telepítsen gépi tanulási modelleket, amelyek felhasználók millióit szolgálják ki.

Megnyitás
Unify

Alkalmazott MI-mérnök a Unifynál (hibrid)

Unify

Éles környezetben használható MI-ügynököket fejleszthet a Unify MI-alapú kimenő értékesítési platformjához. Megbízható LLM-munkafolyamatokat építhet ügyfélkutatáshoz, lehetőségek feltárásához és piacra lépési feladatokhoz.

Megnyitás
Rivian and Volkswagen Group Technologies

Vezető MI-platform szoftvermérnök

Rivian and Volkswagen Group Technologies
1001 – 5000 Alkalmazottak
AutóiparB2BMesterséges intelligencia

Vezesse az éles környezetben működő LLM-ügynökök és elosztott MI-rendszerek tervezését. Fejlessze a szoftver által meghatározott járműtechnológiát a Rivian és a Volkswagen Group Technologies csapatában.

Megnyitás