Orca AI
Orca AI
Orca AI sviluppa sistemi di intelligenza artificiale e visione artificiale per i settori marittimo, dei trasporti e della logistica. I suoi prodotti SeaPod e FleetView supportano la navigazione autonoma migliorando la consapevolezza situazionale dell’equipaggio, automatizzando le funzioni di vedetta e fornendo informazioni operative in tempo reale. L’azienda si concentra sull’aiutare gli operatori marittimi a prendere decisioni di navigazione più sicure, migliorare l’efficienza e promuovere operazioni marittime più sostenibili.

Ingegnere di Computer Vision Edge in Israele (Ibrido)

Sviluppa e ottimizza sistemi di computer vision in tempo reale per la tecnologia di sicurezza marittima di Orca AI. Migliora la velocità di inferenza, l’affidabilità e l’osservabilità su hardware installato a bordo delle imbarcazioni.

Descrizione

  • Sviluppare e ottimizzare pipeline di computer vision in tempo reale che elaborano video marittimi dal vivo su sistemi edge
  • Convertire modelli di ricerca in componenti affidabili e pronti per la produzione, distribuiti a bordo delle imbarcazioni
  • Migliorare le prestazioni dell’inferenza tramite quantizzazione, pruning e ottimizzazione a livello di grafo
  • Eseguire il profiling e ottimizzare l’intera pipeline multicamera, inclusi acquisizione video, pre-processing, inferenza e post-processing
  • Individuare e risolvere i vincoli di prestazioni relativi a CPU, GPU, memoria e coordinamento della pipeline
  • Valutare e motivare i compromessi tra latenza, accuratezza, stabilità e utilizzo delle risorse
  • Progettare pipeline affidabili di dati e inferenza, dal video all’output, che forniscano informazioni utili all’equipaggio
  • Creare processi di benchmarking e valutazione per misurare le prestazioni end-to-end e prendere decisioni sui rilasci
  • Sviluppare funzionalità di osservabilità e processi di debugging per i sistemi in produzione
  • Stabilire e mantenere interfacce ben definite tra il codice di ricerca e il software di produzione
  • Collaborare con i team di ricerca e backend per portare nuovi modelli in produzione
  • Migliorare l’efficienza e l’affidabilità del sistema entro i limiti dell’hardware e dell’ambiente di esecuzione

Requisiti

  • Almeno cinque anni di esperienza nella realizzazione di sistemi di produzione, di cui almeno due focalizzati sulla computer vision o sulle pipeline video in tempo reale
  • Esperienza pratica nello sviluppo e nella gestione in produzione di sistemi di computer vision o deep learning
  • Competenze avanzate in C++ moderno, inclusi multithreading e programmazione in tempo reale, oltre a una solida esperienza con Python
  • Esperienza nello sviluppo per piattaforme edge o embedded come NVIDIA Jetson
  • Ottima conoscenza delle tecnologie di ottimizzazione dell’inferenza come CUDA, TensorRT, ONNX, GStreamer o DeepStream, oltre ai vincoli di CPU, GPU, memoria e latenza
  • Approccio all’ottimizzazione e alla regolazione delle prestazioni basato sul profiling
  • Capacità di eseguire il debugging di sistemi complessi e valutarne il comportamento in ambienti reali e rumorosi
  • L’esperienza nella realizzazione di pipeline personalizzate di dati o inferenza ad alte prestazioni costituisce un forte vantaggio
  • La familiarità con la fusione multisensore, come la combinazione di dati provenienti da telecamere e radar, costituisce un forte vantaggio
  • L’esperienza nella distribuzione e nella gestione di modelli di machine learning in produzione costituisce un forte vantaggio
  • L’esperienza nell’ottimizzazione a basso livello o nella regolazione delle prestazioni in C++ costituisce un forte vantaggio
  • L’esperienza comprovata nell’ottimizzazione dell’inferenza dei modelli con TensorRT, ONNX Runtime, quantizzazione, pruning o metodi comparabili costituisce un forte vantaggio

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