Ultralytics sviluppa strumenti di intelligenza artificiale per creare, addestrare e distribuire modelli di apprendimento automatico. La sua piattaforma Ultralytics HUB funziona con il framework di visione artificiale Ultralytics YOLO e aiuta i team a sviluppare e gestire applicazioni di visione in settori come la produzione, la logistica, l’agricoltura e la sanità. L’azienda si concentra sul rendere lo sviluppo di modelli di visione artificiale accessibile a diversi tipi di utenti e adatto alle esigenze pratiche dell’industria.
Ingegnere di visione artificiale embedded presso Ultralytics (in sede, Spagna)
Porta i modelli Ultralytics YOLO da PyTorch alla produzione su dispositivi edge. Crea integrazioni runtime e ottimizza il deployment su piattaforme CPU, GPU, NPU e SoC.
Descrizione
- Sviluppare e mantenere integrazioni per l’esportazione e l’inferenza dei modelli, dalla conversione al supporto sui dispositivi.
- Mantenere le integrazioni compatibili con Python, PyTorch e gli SDK dei fornitori, in continua evoluzione.
- Esaminare il codice dei partner e verificare le integrazioni su hardware fisico prima del rilascio.
- Preparare schede embedded e kit di sviluppo per il deployment e i test di YOLO.
- Ottimizzare i modelli per i dispositivi di destinazione, bilanciando latenza, utilizzo della memoria e precisione.
- Analizzare le perdite di precisione causate dalla conversione o dalla quantizzazione INT8.
- Misurare e profilare le attività YOLO e le generazioni di modelli, quindi documentare i risultati.
- Gestire le partnership tecniche per piattaforme hardware e chip, incluse le integrazioni AMD, Google e Nvidia.
- Organizzare riunioni tecniche con i partner e definire linee guida per le integrazioni.
- Tradurre i limiti delle piattaforme in requisiti per modelli, runtime e deployment.
- Coordinarsi con i team dei compilatori dei partner per supportare le nuove architetture YOLO fin dal lancio.
- Risolvere problemi relativi a modelli, runtime, driver e dispositivi.
- Mantenere l’integrazione continua hardware su dispositivi gestiti internamente e ospitati dai partner, oltre alle immagini Docker per il deployment.
- Realizzare la documentazione delle integrazioni e pagine di benchmark dei dispositivi.
- Creare risorse per sviluppatori, condurre sessioni dal vivo e presentare il lavoro agli eventi di settore.
- Aiutare sviluppatori e clienti tramite GitHub, il forum della community e il team vendite.
Requisiti
- Solide basi di apprendimento automatico o visione artificiale, inclusa la conoscenza dei modelli YOLO.
- Ottima conoscenza di Python ed esperienza pratica con PyTorch e ONNX.
- Esperienza pratica con TensorRT, OpenVINO, ONNX Runtime o un SDK NPU di un fornitore.
- Esperienza con quantizzazione e calibrazione INT8, inclusa la diagnosi delle perdite di precisione dopo la conversione.
- Esperienza pratica nel deployment su dispositivi edge come NVIDIA Jetson, Raspberry Pi o schede di sviluppo NPU.
- Esperienza nel flashing, nella configurazione e nella risoluzione dei problemi di deployment su hardware con risorse limitate.
- Dimestichezza con Linux, Docker e la gestione delle dipendenze Python su più piattaforme.
- Buone pratiche di ingegneria del software, tra cui codice pulito, pull request Git e revisione del codice.
- Inglese scritto chiaro per documentazione e collaborazione.
- Capacità di livello senior di gestire integrazioni tecniche dall’inizio alla fine con supervisione minima.
- Entusiasmo per l’IA, la visione artificiale e l’ingegneria pratica con impatto concreto.
- Autorizzazione legale a lavorare nel paese in cui ci si candida.
- È considerata un plus l’esperienza diretta con produttori di chip o partner hardware.
- È considerata un plus l’esperienza in diversi ecosistemi embedded ed edge.
- È considerata un plus l’esperienza con C++, incluso il deployment di modelli su microcontrollori.
- È considerata un plus l’esperienza nell’esecuzione di CI su runner hardware autogestiti.
- Sono considerate un plus le contribuzioni a progetti open source o ecosistemi per sviluppatori.
- È considerata un plus l’esperienza di lavoro con team internazionali.
- È considerata un plus la disponibilità a viaggiare per eventi di settore.
Benefit
- Pacchetto azionario.
- Orario di lavoro flessibile.
- 24 giorni di ferie.
- Giorno libero per il compleanno.
- Festività pubbliche locali.
- Un nuovo MacBook Air o Pro Apple.
- Apple Studio Display.
- AirPods Pro 3.
- Budget dedicato allo sviluppo personale e professionale.
- Lavoro su progetti di IA avanzati.
- Collaborazione in sede in un hub globale.