Obvio — қалалар мен құқық қорғау органдарына арналған жол қозғалысы қауіпсіздігі технологияларын әзірлейтін жасанды интеллект және SaaS компаниясы. Оның мәнмәтінді ескеретін жасанды интеллекті қауіпті көлік жүргізу мен жол қозғалысы ережелерін бұзуды, соның ішінде мектеп аймақтарындағы бұзушылықтарды, жол беру талабын орындамауды, көлік жүргізу кезінде алаңдауды және тоқта белгісін елемеуді анықтауға көмектеседі. Obvio жолдағы қозғалысты нақты әрекетке бағытталған түсініктерге айналдырып, муниципалдық басшылар мен полиция бөлімдеріне жүргізушілерге түсіндіру жұмыстарын жүргізуге, жол қозғалысы заңдарын орындауға, бұзушылықтарды азайтуға және көшелерді қауіпсіз етуге қолдау көрсетеді.
Obvio компаниясындағы компьютерлік көру жөніндегі аға инженер — Сан-Карлостағы гибридті жұмыс
Obvio компаниясының жасанды интеллект көмегімен жұмыс істейтін жол камераларына арналған анықтау және бақылау модельдерін әзірлеуге жетекшілік етіңіз. Деректер стратегиясы мен эксперименттерден бастап, шеткі құрылғыларға далалық орналастыруға дейін модель өнімділігін жақсартыңыз.
Сипаттама
- Күрделі нақты орта жағдайларында көліктерді, жаяу жүргіншілерді және жол қозғалысының басқа қатысушыларын анықтау әрі бірнеше нысанды бақылау модельдерін әзірлеп, жетілдіріңіз.
- Үлгі алу мен таңбалаудан бастап деректер жиынын нұсқалауға, қиын теріс мысалдарды іріктеуге, сынып теңгерімсіздігіне, шеткі жағдайларға және орналастырылған жүйелердің кері байланысына дейін модель сапасының негізіндегі деректер стратегиясына жауап беріңіз.
- Қатаң эксперименттер мен абляциялық зерттеулерді жоспарлап, нақты жетістіктерді артық үйретуден, деректердің ағып кетуінен, таңба шуынан және далада нәтиже бермейтін жақсартулардан ажыратыңыз.
- Эксперименттерді бақылау, конфигурацияларды басқару, артефактілердің шығу тегін қадағалау, модельдер тізілімдері, метрика бақылау тақталары және гиперпараметрлерді автоматты оңтайландыруы бар қайта өндіруге болатын оқыту жүйелерін әзірлеңіз.
- Дәлдік пен толықтық арасындағы тепе-теңдікті, сыныптар мен сценарийлер бойынша бөліністерді, калибрлеуді және бақылау өнімділігін қамтитын өнімге бағытталған бағалау әдістерін қалыптастырыңыз.
- Дәлдік, кідіріс, жад көлемі және қуат тұтынуы арасындағы тепе-теңдікті сақтай отырып, модельдерді шеткі құрылғыларға орналастыруға дайындау үшін ендірілген жүйелер инженерлерімен жұмыс істеңіз.
- Техникалық бағытты айқындаңыз, дизайн шолуларына жетекшілік етіңіз, инженерлерге тәлімгерлік жасаңыз және машиналық оқытудың қатаңдығы, қайта өндірілуі мен өндіріске дайындығы стандарттарын күшейтіңіз.
Талаптар
- Өндірістік модельдерді іске қосу және жетілдіру тәжірибесін қоса алғанда, машиналық оқыту немесе компьютерлік көру саласында кемінде жеті жыл тәжірибе.
- Заманауи архитектураларды, деректерді толықтыруды және бағалау тәсілдерін қоса алғанда, нысандарды анықтау және бірнеше нысанды бақылау бойынша озық практикалық тәжірибе.
- Сынып теңгерімсіздігі, артық үйрету, деректер жиынының ағып кетуі, таңба шуы, доменнің ауысуы, модельді калибрлеу және статистикалық тұрғыдан қатаң тексеру мәселелерін терең меңгеру.
- Қайта өндіруге болатын эксперименттерге, үлестірілген оқытуға, гиперпараметрлерді іздеуге, метрикаларды салыстыруға және модель шығу тегін бақылауға арналған оқыту инфрақұрылымын немесе платформаларын құру тәжірибесі.
- Python және PyTorch тілдерін жоғары деңгейде білу.
- Үлкен кескін және бейне деректер жиындарымен практикалық жұмыс тәжірибесі.
- Модельдерді орналастырылған немесе даладан жиналған деректермен бағалау және сәтсіздікті анықтаудан қайта оқытуға әрі расталған жақсартуға дейінгі толық циклді басқару тәжірибесі.
- Айқын коммуникация мен жауапкершілікке сүйенген, белгісіздігі жоғары және функцияаралық бастамаларда дәлелденген техникалық көшбасшылық.
- Жол қозғалысы, автомобиль, робототехника, бақылау немесе басқа бейнеаналитика саласында тәжірибе.
- Қайта сәйкестендіру, траекторияларды модельдеу, бөгелістерді өңдеу, камераларды калибрлеу немесе бірнеше камера арқылы бақылау тәжірибесі.
- Белсенді оқыту, әлсіз бақылау, синтетикалық деректер, автоматтандырылған таңбалау немесе деректер жиынының сапасын жақсартатын құралдармен жұмыс тәжірибесі.
- Компьютерлік көру модельдерін NVIDIA Jetson, Qualcomm Snapdragon немесе басқа шеткі акселераторларда оңтайландыру және орналастыру тәжірибесі.
- Америка Құрама Штаттарында жұмыс істеуге заңды рұқсат.
Артықшылықтар
- Бәсекеге қабілетті сыйақы.
- Ерте кезеңдегі компаниядағы үлеске ие болу мүмкіндігі.
- Жылдам дамитын стартап ортасында маңызды жауапкершілік.
- Аға инженерлер елеулі техникалық ықпал ететін шағын әрі тәжірибелі командамен жұмыс істеу мүмкіндігі.
- Еңбегіңіз арқылы жол қауіпсіздігін жақсартуға және адам өмірін сақтауға үлес қосу мүмкіндігі.