Mobileye
Mobileye
Mobileye utvikler avanserte førerassistansesystemer og teknologi for autonom kjøring til bilindustrien. Selskapet kombinerer datasyn, kunstig intelligens samt egenutviklet maskinvare og programvare for å støtte kjøretøysikkerhet i alt fra førerassistanse til autonom drift. Selskapets systemer er tatt i bruk i mer enn 190 millioner kjøretøy, noe som gjenspeiler Mobilyes rolle i å bringe synsbasert kjøretøyteknologi til storskala produksjon.

Seniorforsker innen dyp læring for autonome kjøretøy

Forska på og utvikle systemer for dyp læring til Mobileyes autonome kjøretøy, blant annet storskala nevrale nettverk utviklet for EyeQ-brikken. Forbedre modellytelsen og ta forskningsresultater i bruk i produksjon.

Beskrivelse

  • Utvikle og trene modeller for dyp læring som er optimalisert for Mobileyes spesialutviklede EyeQ-brikke.
  • Lage storskala nevrale nettverk med flere oppgaver for Mobileyes system for autonom kjøring.
  • Løse problemer innen dyp læring fra start til slutt og ta løsningene i bruk i systemer i den virkelige verden.
  • Utforme nye modellarkitekturer og bruke avanserte treningsmetoder.
  • Optimalisere modellytelsen innenfor strenge rammer.
  • Samarbeide med programvare- og maskinvareteam for å omsette forskning til produksjonssystemer.
  • Bidra til å utforme den sentrale arkitekturen for nevrale nettverk som brukes i Mobileyes ledende produkter for autonome kjøretøy.

Krav

  • Doktorgrad i informatikk eller et beslektet fagområde; svært kvalifiserte kandidater med mastergrad kan bli vurdert.
  • Minst 4 års praktisk erfaring med utvikling av algoritmer for dyp læring i Python.
  • Erfaring med å bygge helhetlige arbeidsflyter for dyp læring som dekker dataforberedelse, trening, evaluering og produksjonssetting.
  • Gode ferdigheter i minst ett rammeverk for dyp læring, for eksempel TensorFlow eller PyTorch.
  • Gode evner til problemløsning og en forskningsorientert tilnærming.
  • Bransjeerfaring innen dyp læring eller programvareutvikling er en fordel.
  • Kjennskap til maskinvarebevisst modelloptimalisering er en fordel.
  • Erfaring med skyplattformer som AWS, Docker og Linux-miljøer er en fordel.
  • Publikasjoner eller bidrag innen dyp læring, søk etter nevrale arkitekturer, kunnskapsdestillering eller læring med flere oppgaver er en fordel.

Relaterte jobber

Commit

Teknisk supportingeniør – fjernarbeid på Filippinene

Commit

Feilsøk nettverk, infrastruktur og kantsystemer som støtter videostrømming i sanntid og AI-arbeidsbelastninger. Bidra til pålitelige sky- og hybridmiljøer gjennom hendelseshåndtering, diagnostikk og automatisering.

Åpne