A Shield AI mesterségesintelligencia-rendszereket fejleszt repülőipari és védelmi alkalmazásokhoz. Hivemind platformja olyan autonóm küldetési képességeket támogat, mint az intelligens drónműveletek, a megfigyelés és a harctéri helyzetismeret. A 2015-ben alapított vállalat a mesterséges intelligencia, a repülőipar és a védelem terén szerzett szakértelmet egyesíti olyan technológiák fejlesztésére, amelyek célja a szolgálatot teljesítők és a civilek védelmének elősegítése.
Staff mélytanulási mérnök, állapotbecslés — Shield AI (Távmunka, Amerikai Egyesült Államok)
Vezesse a mélytanulási és 3D-látási munkát a Shield AI autonóm védelmi rendszereihez. Fejlesszen lokalizációs, navigációs és Hivemind SDK-képességeket az állapotbecsléshez.
Egyesült Államok200 000 $ – 300 000 $ / év
TávoliTeljes munkaidőVezetőKötelező Nyelv: angolGépi tanulási mérnökLeírás
- Készítsen és értékeljen modelleket jellemzők detektálására, illesztésére, vizuális megfeleltetésre, mélységre, relatív pózra és kép-térkép lokalizációra.
- A lokalizáció pontosságának, robusztusságának és helyreállíthatóságának javítása érdekében egyesítse a tanult vizuális jellemzőket geometriai módszerekkel.
- Vezesse az adat-előkészítési és felügyeleti gyakorlatokat az adathalmazok összeállításától és az annotációs specifikációktól a címkézőeszközökön, az automatizált minőség-ellenőrzésen és a lefedettségelemzésen át.
- Értékelje a mélytanulási eszközöket, és alakítson ki reprodukálható tanítási folyamatokat kísérletkövetéssel, konfigurációkezeléssel, valamint adathalmaz- és modellverziózással.
- Készítsen olyan értékeléseket, amelyek figyelembe veszik a megvilágítás, a nézőpont, a magasság, a terep, az időjárás és az érzékelő tulajdonságainak változásait.
- Vizsgálja ki a modellhibákat, és irányítsa a fejlesztéseket az adatok, a felügyelet, a modellezés és a rendszerintegráció területén.
- Dolgozzon együtt az állapotbecslési mérnökökkel a tanult mérések és megbízhatósági becslések VIO- és tereprelációs navigációs rendszerekbe való beépítésén.
- Mérje a modelleket a fedélzeti számítási kapacitás, memória és késleltetés korlátaihoz képest, és járuljon hozzá az optimalizáláshoz és a futásidejű ellenőrzéshez.
- Készítsen tesztelt, dokumentált komponenseket és interfészeket a Hivemind SDK-hoz.
- Hangolja össze munkáját a szoftveres, rendszer- és repülési tesztcsapatokkal.
Követelmények
- Aerospace mérnöki, villamosmérnöki, robotikai, számítástechnikai vagy kapcsolódó területen szerzett mesterfokozat és legalább 4 év releváns szakmai tapasztalat; alternatívaként PhD-fokozattal 2 év tapasztalat.
- Gyakorlati tapasztalat PyTorch vagy hasonló keretrendszer használatával modellek tervezésében, tanításában, hibakeresésében és értékelésében.
- A kameramodellek, a koordinátatranszformációk, a projektív geometria és a többnézetes geometria alapos ismerete.
- Gyakorlati tapasztalat olyan területeken, mint a látásalapú navigáció, a vizuális geolokáció, a Structure from Motion, a SLAM, a 3D-rekonstrukció vagy a mélységbecslés.
- Magas szintű Python-ismeret és karbantartható, újrafelhasználható szoftver készítésének tapasztalata.
- Tapasztalat számítógépes látási képességek fejlesztésében a probléma meghatározásától és a nyers adatoktól a tanításon, értékelésen és integrációs készenléten át.
- Tapasztalat szenzoradat-feldolgozási folyamatok fejlesztésében adatok betöltésére, tisztítására, szűrésére, duplikációk eltávolítására és adathalmaz-verziókezelésre.
- Képesség fejlesztési eszközök kiválasztására és reprodukálható tanítási munkafolyamatok létrehozására, amelyek kiterjednek a konfigurációkezelésre, a kísérletkövetésre, a checkpointok kezelésére és a GPU-teljesítmény hibakeresésére.
- Tapasztalat benchmarkok létrehozásában, adatszivárgás megelőzésében, a teljesítmény működési feltételek szerinti vizsgálatában, valamint a modellmetrikák és a downstream geometriai vagy lokalizációs pontosság összekapcsolásában.
- Képesség az inferencia-késleltetés és a memóriafelhasználás profilozására, a modellinterfészek és az előfeldolgozás dokumentálására, a pontosság és a számítási igény közötti kompromisszumok értékelésére, valamint az exportálással, pontossággal és futásidejű optimalizálással kapcsolatos tanácsadásra.
- Kiváló kommunikátor, aki el tudja magyarázni a feltételezéseket, a kísérleti eredményeket és a tervezési kompromisszumokat, miközben a kutatást éles szoftverré alakítja.
- Az ajánlatok elfogadott háttérellenőrzéshez kötöttek, és referenciaellenőrzést is tartalmazhatnak.
Juttatások
- Bónuszjuttatás.
- Juttatási csomag.
- Részesedési lehetőség.
- A kölcsönzött munkavállalók 60 nap munkaviszony után kölcsönzött munkavállalói juttatási csomagot kapnak.