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Chooch AI
Chooch AI
51 – 200 Dipendenti
Assistenza sanitariaIndustria manifatturieraLogistica
Chooch AI sviluppa software di visione artificiale che trasforma immagini e video in informazioni operative in tempo reale e azioni automatizzate. La sua piattaforma supporta la gestione delle scorte ospedaliere, il monitoraggio remoto dei pazienti per rilevare cadute e situazioni di disagio e il controllo della sicurezza delle strutture. Si integra con i sistemi ERP e di sicurezza esistenti per automatizzare gli avvisi, il rifornimento e i flussi di lavoro correlati. La soluzione viene fornita tramite API, installazioni su dispositivi edge e una piattaforma SaaS per gli operatori sanitari e delle strutture. L’azienda opera nei settori della sanità, della logistica e della produzione.
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Offerte dell’azienda

Ingegnere di machine learning (ibrido)

Sviluppa e implementa modelli di visione artificiale per la piattaforma di telecamere intelligenti di Chooch AI. Supporta le implementazioni per clienti nei settori sanitario, manifatturiero e della vendita al dettaglio.

USStati UnitiCACalifornia
120.000 $ – 180.000 $ / anno
IbridoTempo pienoIntermedioSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learning
AWSAzureCloudDockerLinuxPythonPyTorchTensorFlow

Descrizione

  • Progetta, addestra e perfeziona modelli di visione artificiale per dati video e immagini dei clienti.
  • Adatta modelli di visione preaddestrati e fondazionali a nuovi casi d’uso dei clienti, anche quando i dati etichettati sono limitati.
  • Gestisce pipeline di dati, dalla selezione e annotazione all’aumento dei dati, ai dati sintetici e al controllo delle versioni dei dataset.
  • Prepara i modelli per la produzione e i dispositivi edge con tecniche come quantizzazione, pruning, distillazione, esportazione ONNX e TensorRT.
  • Crea suite di valutazione usando misure come mAP, precisione e richiamo, e falsi allarmi per ora di telecamera.
  • Distribuisce e monitora i modelli in produzione, analizza derive e guasti e li riaddestra quando necessario.
  • Traduce i requisiti in specifiche misurabili dei modelli insieme ai team di prodotto, agli ingegneri delle soluzioni e ai clienti.
  • Scrive, testa e revisiona codice e contribuisce agli strumenti condivisi di machine learning.
  • Aiuta a raccogliere, elaborare e mantenere i dati per l’addestramento e il test dei modelli.
  • Collega i modelli di machine learning a prodotti e sistemi più ampi.
  • Si reca presso le sedi dei clienti e conduce test sul campo per le implementazioni in tempo reale quando necessario.
  • Valuta le prestazioni dei modelli con metodi qualitativi e quantitativi, quindi ne migliora accuratezza ed efficienza.
  • Segue e applica gli sviluppi nel machine learning e nella visione artificiale.
  • Risolve problemi complessi nello sviluppo e nell’implementazione di sistemi di visione artificiale.

Requisiti

  • Ha da 3 a 5 anni di esperienza professionale nella creazione di sistemi di machine learning, di cui almeno 2 anni incentrati sulla visione artificiale.
  • Ha una laurea triennale o magistrale in Informatica, Ingegneria elettrica, Matematica o un campo correlato, oppure esperienza pratica equivalente.
  • Ha solide competenze in Python ed esperienza pratica nell’addestramento e nel debugging di modelli di deep learning con PyTorch o TensorFlow.
  • Ha implementato in produzione almeno un modello di visione artificiale ed è in grado di spiegare i compromessi coinvolti.
  • Comprende le architetture CNN e transformer per rilevamento, segmentazione e classificazione.
  • Ha esperienza con OpenCV e con l’elaborazione di immagini o video, inclusi decodifica dei flussi, preelaborazione e aumento dei dati.
  • Conosce metodi di ottimizzazione dell’inferenza dei modelli come ONNX, TensorRT o quantizzazione.
  • Ha familiarità con Docker, Git, Linux e l’addestramento su GPU in un ambiente cloud come AWS o Azure.
  • Comprende i fondamenti del machine learning, incluse funzioni di perdita, overfitting, squilibrio delle classi, metriche di valutazione e progettazione degli esperimenti.
  • Comunica con chiarezza per iscritto e a voce, anche quando spiega il comportamento dei modelli a interlocutori non specializzati in machine learning.

Benefit

  • Copertura assicurativa sanitaria.
  • Copertura assicurativa dentistica.
  • Copertura assicurativa oculistica.
  • Piano 401(k) con contributo integrativo del 3%.
  • Ampio periodo di ferie retribuite.
  • Polizze assicurative sulla vita incluse.

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