Mobileye ontwikkelt geavanceerde rijhulpsystemen en technologie voor autonoom rijden voor de auto-industrie. Het bedrijf combineert computer vision, kunstmatige intelligentie, eigen hardware en software om de veiligheid van voertuigen te ondersteunen in toepassingen die variëren van rijassistentie tot autonoom rijden. De systemen van Mobileye zijn toegepast in meer dan 190 miljoen voertuigen. Dit weerspiegelt de rol van Mobileye bij het op grote schaal in productie brengen van op beeld gebaseerde autotechnologieën.
Applied-AI-onderzoeker: Visuele GenAI bij Mobileye (Hybride, Israël)
Werk aan visuele GenAI, diffus modellen en computer vision voor de technologie van Mobileye voor autonoom rijden. Ontwikkel oplossingen voor synthetische data met behulp van bedrijfseigen datasets en grootschalige rekeninfrastructuur.
Beschrijving
- Leid de volledige ontwikkelingscyclus, van het trainen van generatieve modellen tot het aanpassen van geavanceerde architecturen voor toepassingen in autonoom rijden in de praktijk.
- Onderzoek, beoordeel en verbeter GenAI- en computer-visionmodellen met schaalbare, overzichtelijke Python-implementaties.
- Werk samen met AI-onderzoekers en perceptieteams om synthetische data toe te passen in echte AI-systemen.
- Volg nieuwe ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie, generatieve modellering en computer vision.
- Creëer GenAI-oplossingen met grote bedrijfseigen datasets en grootschalige rekeninfrastructuur voor toepassingen in autonome voertuigen.
Vereisten
- Masterdiploma of doctoraat in computerwetenschappen, elektrotechniek of een verwante studierichting.
- Minstens drie jaar werkervaring in deep learning en computer vision.
- Gevorderde beheersing van Python en PyTorch.
- Sterke vaardigheden op het gebied van probleemoplossing, onderzoek en analytisch redeneren.
- Praktische ervaring met generatieve AI-technieken, zoals diffus modellen en GANs.
- Ervaring met vision-language-modellen en multimodaal leren.
- Publicaties op toonaangevende conferenties zoals CVPR, NeurIPS of ECCV.
- Praktische ervaring met Linux, AWS, Docker en virtuele omgevingen.
- Kennis van traditionele computer-visionmethoden.