スタッフディープラーニングエンジニア、状態推定——Shield AI（リモート、米国）
Shield AIの自律防衛システムにおけるディープラーニングと3Dビジョンをリードします。 状態推定向けのローカライゼーション、ナビゲーション、Hivemind SDK機能を開発します。
仕事内容
- 特徴検出、マッチング、視覚対応、深度、相対姿勢、画像から地図へのローカライゼーションのためのモデルを作成・評価する。
- 学習済みの視覚特徴と幾何学的手法を融合し、ローカライゼーションの精度、堅牢性、復旧能力を高める。
- データセットのキュレーション、アノテーション仕様、ラベリングツール、自動品質管理、カバレッジ分析に至るまで、データ準備と教師データ作成の実務をリードする。
- ディープラーニングツールを評価し、実験追跡、設定管理、データセットとモデルのバージョン管理を備えた再現可能な学習プロセスを確立する。
- 照明、視点、高度、地形、天候、センサー特性の変化を考慮した評価を構築する。
- モデルの失敗を調査し、データ、教師データ、モデリング、システム統合にわたる改善を指揮する。
- 状態推定エンジニアと協力し、学習による計測値と信頼度推定をVIOおよび地形相対ナビゲーションシステムに組み込む。
- 機上の計算資源、メモリ、遅延の制約に照らしてモデルを評価し、最適化と実行時検証に貢献する。
- テスト済みで文書化されたコンポーネントとインターフェースをHivemind SDK向けに作成する。
- ソフトウェア、システム、飛行試験チームと連携する。
応募要件
- 航空宇宙工学、電気工学、ロボティクス、コンピュータサイエンス、または関連分野の修士号と、関連する実務経験4年以上。あるいは博士号と2年以上の経験。
- PyTorchまたは同等のフレームワークを用いたモデルの設計、学習、デバッグ、評価の実務経験。
- カメラモデル、座標変換、射影幾何、多視点幾何に関する確かな理解。
- ビジョンベースナビゲーション、ビジュアルジオロケーション、Structure from Motion、SLAM、3D再構成、深度推定などの応用経験。
- 高度なPythonスキルと、保守性・再利用性の高いソフトウェアを開発した実績。
- 課題定義と生データから、学習、評価、統合準備までコンピュータビジョン機能を発展させた経験。
- センサーデータの取り込み、クリーニング、フィルタリング、重複排除、データセットのバージョン管理を含むデータパイプラインの開発経験。
- 開発ツールを選定し、設定管理、実験追跡、チェックポイント管理、GPU性能デバッグを含む再現可能な学習ワークフローを構築できること。
- ベンチマークの作成、データリークの防止、運用条件ごとの性能検証、モデル指標と下流の幾何またはローカライゼーション精度の関連付けに関する経験。
- 推論遅延とメモリ消費をプロファイリングし、モデルインターフェースと前処理を文書化し、精度と計算量のトレードオフを評価し、エクスポート、精度、実行時最適化について助言できること。
- 仮定、実験結果、設計上のトレードオフを説明し、研究成果をプロダクションソフトウェアへ移行できる、明確なコミュニケーション能力。
- 採用は身元調査の通過を条件とし、推薦者照会が含まれる場合がある。
福利厚生
- 賞与報酬。
- 福利厚生パッケージ。
- 株式参加。
- 臨時従業員には、雇用開始から60日後に臨時従業員向け福利厚生パッケージが適用される。