Obvio to firma z branży sztucznej inteligencji i SaaS, która tworzy technologie poprawiające bezpieczeństwo ruchu drogowego dla miast i organów ścigania. Jej kontekstowa sztuczna inteligencja pomaga wykrywać brawurową jazdę i wykroczenia drogowe, w tym naruszenia przepisów w strefach szkolnych, nieustąpienie pierwszeństwa, rozproszenie uwagi podczas prowadzenia oraz niezatrzymanie się przed znakiem „Stop”. Przekształcając informacje o ruchu drogowym w praktyczne wskazówki, Obvio wspiera władze samorządowe i wydziały policji w edukowaniu kierowców, egzekwowaniu przepisów, ograniczaniu liczby wykroczeń i zwiększaniu bezpieczeństwa na ulicach.
Starszy inżynier ds. widzenia komputerowego w Obvio — praca hybrydowa w San Carlos
Kieruj rozwojem modeli detekcji i śledzenia dla kamer Obvio wspieranych przez AI. Ulepszaj wydajność modeli — od strategii danych i eksperymentów po wdrożenie brzegowe w terenie.
Opis
- Twórz i udoskonalaj modele wykrywania obiektów oraz śledzenia wielu obiektów dla pojazdów, pieszych i innych uczestników ruchu drogowego w trudnych warunkach rzeczywistych.
- Odpowiadaj za strategię danych stojącą za jakością modeli — od próbkowania i etykietowania po wersjonowanie zbiorów danych, wyszukiwanie trudnych negatywnych przykładów, nierównowagę klas, przypadki brzegowe i informacje zwrotne z wdrożonych systemów.
- Planuj rygorystyczne eksperymenty i ablacje, oddzielając rzeczywiste zyski od przeuczenia, wycieku danych, szumu w etykietach oraz usprawnień, które nie sprawdzają się we wdrożeniu terenowym.
- Twórz powtarzalne systemy trenowania z rejestrowaniem eksperymentów, zarządzaniem konfiguracją, śledzeniem pochodzenia artefaktów, rejestrami modeli, pulpitami metryk i automatyczną optymalizacją hiperparametrów.
- Ustanawiaj zorientowane na produkt metody oceny obejmujące kompromisy między precyzją a czułością, przekroje według klas i scenariuszy, kalibrację oraz skuteczność śledzenia.
- Współpracuj z inżynierami systemów wbudowanych nad przygotowaniem modeli do wdrożenia brzegowego, równoważąc dokładność, opóźnienia, zużycie pamięci i energii.
- Wyznaczaj kierunek techniczny, prowadź przeglądy projektowe, mentoruj inżynierów i wzmacniaj standardy rygoru, powtarzalności oraz gotowości uczenia maszynowego do zastosowań produkcyjnych.
Wymagania
- Co najmniej siedem lat doświadczenia w uczeniu maszynowym lub widzeniu komputerowym, w tym udokumentowane doświadczenie we wdrażaniu i ulepszaniu modeli produkcyjnych.
- Zaawansowana praktyczna znajomość wykrywania obiektów i śledzenia wielu obiektów, w tym nowoczesnych architektur, augmentacji danych i technik oceny.
- Bardzo dobra znajomość nierównowagi klas, przeuczenia, wycieku danych ze zbiorów, szumu w etykietach, przesunięcia domeny, kalibracji modeli i rygorystycznej statystycznie walidacji.
- Doświadczenie w tworzeniu infrastruktury lub platform do powtarzalnych eksperymentów, trenowania rozproszonego, wyszukiwania hiperparametrów, porównywania metryk i śledzenia pochodzenia modeli.
- Zaawansowana znajomość języka Python i biblioteki PyTorch.
- Praktyczne doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami obrazów i nagrań wideo.
- Doświadczenie w ocenie modeli na danych pochodzących z wdrożeń lub zebranych w terenie oraz w zarządzaniu pełnym cyklem — od wykrycia błędu po ponowne trenowanie i zweryfikowane usprawnienie.
- Udokumentowane przywództwo techniczne w niejednoznacznych inicjatywach międzyfunkcyjnych, poparte jasną komunikacją i silnym poczuciem odpowiedzialności.
- Doświadczenie w obszarze transportu, motoryzacji, robotyki, nadzoru wizyjnego lub innej dziedzinie analizy wideo.
- Doświadczenie w reidentyfikacji, modelowaniu trajektorii, obsłudze zasłonięć, kalibracji kamer lub śledzeniu z użyciem wielu kamer.
- Doświadczenie w aktywnym uczeniu, słabym nadzorze, danych syntetycznych, automatycznym etykietowaniu lub narzędziach poprawiających jakość zbiorów danych.
- Doświadczenie w optymalizacji i wdrażaniu modeli widzenia komputerowego na platformach NVIDIA Jetson, Qualcomm Snapdragon lub innych akceleratorach brzegowych.
- Legalne zezwolenie na pracę w Stanach Zjednoczonych.
Benefity
- Konkurencyjne wynagrodzenie.
- Udziały w firmie na wczesnym etapie rozwoju.
- Znaczący zakres odpowiedzialności w dynamicznym środowisku startupowym.
- Możliwość pracy w małym, doświadczonym zespole, w którym starsi inżynierowie mają duży wpływ na decyzje techniczne.
- Możliwość poprawiania bezpieczeństwa na drogach i przyczyniania się do ratowania życia dzięki swojej pracy.