Mobileye opracowuje zaawansowane systemy wspomagania kierowcy oraz technologie autonomicznej jazdy dla przemysłu motoryzacyjnego. Firma łączy widzenie komputerowe, sztuczną inteligencję, autorski sprzęt i oprogramowanie, aby wspierać bezpieczeństwo pojazdów w zastosowaniach obejmujących zarówno wspomaganie kierowcy, jak i autonomiczną jazdę. Jej systemy zostały wdrożone w ponad 190 milionach pojazdów, co odzwierciedla rolę Mobileye we wprowadzaniu opartych na widzeniu technologii motoryzacyjnych do produkcji masowej.
Starszy badacz głębokiego uczenia dla pojazdów autonomicznych
Badaj i rozwijaj systemy głębokiego uczenia dla pojazdów autonomicznych Mobileye, w tym wielkoskalowe sieci neuronowe przeznaczone dla układu EyeQ. Ulepszaj modele i wdrażaj wyniki badań do produkcji.
Opis
- Opracowuj i trenuj modele głębokiego uczenia zoptymalizowane pod kątem niestandardowego układu EyeQ firmy Mobileye.
- Twórz wielkoskalowe, wielozadaniowe sieci neuronowe dla systemu autonomicznej jazdy Mobileye.
- Rozwiązuj kompleksowe problemy związane z głębokim uczeniem i wdrażaj rozwiązania w rzeczywistych systemach.
- Projektuj nowe architektury modeli i stosuj zaawansowane metody trenowania.
- Optymalizuj wydajność modeli przy ścisłych ograniczeniach.
- Współpracuj z zespołami oprogramowania i sprzętu, aby przekształcać badania w systemy gotowe do produkcji.
- Współtwórz podstawową architekturę sieci neuronowej wykorzystywaną w flagowych produktach Mobileye dla pojazdów autonomicznych.
Wymagania
- Stopień doktora w dziedzinie informatyki lub pokrewnej; w przypadku wyjątkowych kandydatów można rozważyć stopień magistra.
- Co najmniej 4 lata praktycznego doświadczenia w opracowywaniu algorytmów głębokiego uczenia w języku Python.
- Doświadczenie w budowaniu kompleksowych potoków głębokiego uczenia obejmujących przygotowanie danych, trenowanie, ocenę i wdrażanie.
- Biegłość w co najmniej jednym frameworku głębokiego uczenia, takim jak TensorFlow lub PyTorch.
- Doskonałe umiejętności rozwiązywania problemów i podejście badawcze.
- Doświadczenie branżowe w dziedzinie głębokiego uczenia lub tworzenia oprogramowania będzie dodatkowym atutem.
- Znajomość optymalizacji modeli z uwzględnieniem sprzętu będzie dodatkowym atutem.
- Doświadczenie w pracy z platformami chmurowymi, takimi jak AWS, Docker i środowiska Linux, będzie dodatkowym atutem.
- Publikacje lub wkład w dziedzinie głębokiego uczenia, wyszukiwania architektur sieci neuronowych, destylacji wiedzy lub uczenia wielozadaniowego będą dodatkowym atutem.