Mecka
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A Mecka desenvolve infraestrutura para IA física, ajudando equipes de robótica e IA incorporada a transformar a atividade humana do mundo real em sistemas capazes de aprender, ser avaliados e operar com confiabilidade fora do laboratório. Sua plataforma Egoverse combina conjuntos de dados egocêntricos em larga escala com telemetria de visão, profundidade, sensores táteis, movimento e localização.

Por meio de ferramentas para desenvolvedores, APIs e serviços empresariais, a Mecka apoia a avaliação e a implementação de sistemas robóticos específicos para cada tarefa. A empresa trabalha com fabricantes de hardware, desenvolvedores de modelos e parceiros comerciais, fornecendo a camada de dados e operações para a robótica sem fabricar robôs por conta própria.

Engenheiro(a) de hardware, aprendizado de máquina na edge

Implante modelos de visão computacional em dispositivos embarcados e desenvolva pipelines de inferência em C++ para a infraestrutura de dados de robótica e IA incorporada da Mecka.

Descrição

  • Treine e avalie modelos de visão computacional para implantação em dispositivos embarcados
  • Desenvolva pipelines eficientes de inferência em C++ e integre-os ao software Linux embarcado
  • Ajuste os modelos e o desempenho do ambiente de execução para latência, uso de memória, consumo de energia e operação contínua
  • Meça o desempenho usando dados e hardware representativos
  • Rastreie erros no pré-processamento, na inferência e na integração

Requisitos

  • Pelo menos cinco anos de experiência em aprendizado de máquina ou visão computacional, incluindo implantação de modelos em hardware embarcado ou com recursos limitados
  • Sólidos conhecimentos de Python e C++, incluindo depuração e análise de desempenho
  • Experiência no treinamento e na avaliação de modelos de visão computacional com um framework como PyTorch
  • Experiência no desenvolvimento de software para Linux embarcado
  • Conhecimento de quantização, conversão de modelos e otimização de inferência em CPUs, GPUs ou NPUs
  • Capacidade de avaliar precisão, falsos positivos e detecções não realizadas em diferentes condições de iluminação, movimento e operação
  • Experiência com runtimes de aceleradores, operadores personalizados ou pipelines de câmera e vídeo
  • Experiência na curadoria de conjuntos de dados

Benefícios

  • Participação acionária
  • Benefícios de saúde e bem-estar
  • Programas adicionais da empresa
  • Modelo de trabalho híbrido

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