Mecka
Mecka

Mecka sviluppa infrastrutture per l’IA fisica e aiuta i team di robotica e IA incarnata a trasformare l’attività umana del mondo reale in sistemi capaci di apprendere, essere valutati e operare in modo affidabile al di fuori del laboratorio. La sua piattaforma Egoverse combina dataset egocentrici su larga scala con dati telemetrici relativi a visione, profondità, rilevamento tattile, movimento e localizzazione.

Attraverso strumenti per sviluppatori, API e servizi aziendali, Mecka supporta la valutazione e l’implementazione di sistemi robotici specifici per determinate attività. L’azienda collabora con produttori di hardware, sviluppatori di modelli e partner commerciali, fornendo il livello di dati e operazioni necessario per la robotica senza produrre direttamente robot.

Ingegnere hardware, apprendimento automatico edge

Distribuisci modelli di visione artificiale su dispositivi embedded e sviluppa pipeline di inferenza in C++ per l’infrastruttura dati di robotica e IA incarnata di Mecka.

Descrizione

  • Addestra e valuta modelli di visione artificiale per la distribuzione su dispositivi embedded
  • Sviluppa pipeline di inferenza efficienti in C++ e integrale con il software Linux embedded
  • Ottimizza i modelli e le prestazioni di runtime in termini di latenza, utilizzo della memoria, consumo energetico e funzionamento continuativo
  • Misura le prestazioni utilizzando dati e hardware rappresentativi
  • Individua gli errori nel pre-processing, nell’inferenza e nell’integrazione

Requisiti

  • Almeno cinque anni di esperienza nel machine learning o nella visione artificiale, compresa la distribuzione di modelli su hardware embedded o con risorse limitate
  • Ottime competenze in Python e C++, inclusi debugging e profilazione delle prestazioni
  • Esperienza nell’addestramento e nella valutazione di modelli di visione artificiale con un framework come PyTorch
  • Esperienza nello sviluppo di software per Linux embedded
  • Conoscenza della quantizzazione, della conversione dei modelli e dell’ottimizzazione dell’inferenza su CPU, GPU o NPU
  • Capacità di valutare accuratezza, falsi positivi e rilevamenti mancati in condizioni variabili di illuminazione, movimento e funzionamento
  • Esperienza con runtime per acceleratori, operatori personalizzati o pipeline per telecamere e video
  • Esperienza nella selezione e organizzazione di dataset

Benefit

  • Partecipazione azionaria
  • Benefit per la salute e il benessere
  • Programmi aziendali aggiuntivi
  • Modalità di lavoro ibrida

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