Marvik to firma konsultingowa z branży technologicznej, która koncentruje się na przekształcaniu sztucznej inteligencji w gotowe do wdrożenia systemy dla przedsiębiorstw. Zespół zajmuje się strategią AI, identyfikowaniem możliwości, inżynierią danych, tworzeniem modeli, generatywną AI, dużymi modelami językowymi, agentami AI, widzeniem komputerowym, analityką predykcyjną, robotyką i automatyzacją. Marvik zapewnia również dostęp do doświadczonych ekspertów AI i liderów pracujących w niepełnym wymiarze, pomagając organizacjom tworzyć skalowalne rozwiązania dla handlu detalicznego, e-commerce, logistyki, fintechu, produkcji, ochrony zdrowia, energetyki i sektora publicznego.
Inżynier uczenia maszynowego i robotyki, symulacja
Twórz i testuj symulowane systemy uczenia maszynowego oraz robotyki do zastosowań w świecie fizycznym w Marvik. Pracuj nad robotyką, percepcją, danymi syntetycznymi i rozwojem modeli — od eksperymentów po wdrożenie produkcyjne.
Opis
- Twórz i oceniaj rozwiązania z zakresu uczenia maszynowego i robotyki — od pierwszych eksperymentów po integrację produkcyjną
- Twórz i obsługuj środowiska symulacyjne do testowania algorytmów, generowania danych syntetycznych i oceny systemów
- Buduj potoki danych obejmujące zbieranie, przetwarzanie, trenowanie modeli i ocenę
- Łącz modele z czujnikami, platformami programowymi i sprzętem zgodnie z potrzebami projektu
- Planuj eksperymenty mierzące wydajność, identyfikujące tryby awarii i oceniające transfer z symulacji do świata rzeczywistego
- Współpracuj z inżynierami, badaczami i klientami, przekładając wymagania projektowe na praktyczne implementacje
- Twórz łatwy w utrzymaniu kod i narzędzia wielokrotnego użytku, jednocześnie wzmacniając praktyki inżynierskie w projektach
Wymagania
- Doświadczenie zawodowe w inżynierii uczenia maszynowego, robotyce lub pokrewnej dziedzinie
- Praktyczne doświadczenie z platformą symulacyjną, taką jak NVIDIA Isaac Sim, Isaac Lab, MuJoCo, Gazebo, PyBullet lub równoważnym narzędziem
- Bardzo dobra znajomość języka Python połączona z dobrymi praktykami inżynierii oprogramowania
- Doświadczenie w tworzeniu i ocenie modeli uczenia maszynowego lub algorytmów robotyki, w tym metod walidacji i metryk wydajności
- Praktyczna znajomość modelowania czujników, transformacji współrzędnych, kinematyki, dynamiki lub symulacji fizycznej
- Swobodne korzystanie z systemu Linux i Git w ramach zespołowych procesów programistycznych
- Umiejętność radzenia sobie z otwartymi problemami, wyjaśniania kompromisów oraz samodzielnego prowadzenia prac implementacyjnych i walidacyjnych
- Dodatkowe doświadczenie w widzeniu komputerowym, percepcji 3D lub uczeniu multimodalnym będzie atutem
- Dodatkowe doświadczenie w generowaniu danych syntetycznych, randomizacji domeny lub ocenie sim-to-real będzie atutem
- Dodatkowe doświadczenie w uczeniu ze wzmocnieniem, uczeniu przez naśladowanie, planowaniu ruchu lub sterowaniu będzie atutem
- Dodatkowe doświadczenie z ROS lub ROS 2 oraz integracją fizycznych czujników lub robotów będzie atutem
- Dodatkowe doświadczenie we wdrażaniu systemów na urządzeniach brzegowych, takich jak NVIDIA Jetson, będzie atutem
- Dodatkowe doświadczenie z C++, optymalizacją GPU, Dockerem lub infrastrukturą chmurową będzie atutem
- Dodatkowe doświadczenie w przekształcaniu prototypów w niezawodne systemy produkcyjne będzie atutem
Benefity
- Nie podano szczegółowych informacji o świadczeniach, dodatkach ani dodatkowym wynagrodzeniu