Orca AI
Orca AI
A Orca AI desenvolve sistemas de inteligência artificial e visão computacional para as indústrias marítima, de transporte e logística. Seus produtos SeaPod e FleetView apoiam a navegação autônoma ao aprimorar a percepção situacional da tripulação, automatizar funções de vigilância e fornecer informações operacionais em tempo real. A empresa se concentra em ajudar operadores marítimos a tomar decisões de navegação mais seguras, melhorar a eficiência e avançar em direção a operações marítimas mais sustentáveis.

Engenheiro de Visão Computacional Edge em Israel (Híbrido)

Desenvolva e otimize sistemas de visão computacional em tempo real para a tecnologia de segurança marítima da Orca AI. Melhore a velocidade de inferência, a confiabilidade e a observabilidade em hardware implantado a bordo de embarcações.

Descrição

  • Desenvolver e otimizar pipelines de visão computacional em tempo real que processem vídeo marítimo ao vivo em sistemas edge
  • Converter modelos de pesquisa em componentes confiáveis e prontos para produção, implantados a bordo de embarcações
  • Melhorar o desempenho da inferência por meio de quantização, poda e otimização no nível do grafo
  • Traçar o perfil e otimizar o pipeline completo de múltiplas câmeras, incluindo ingestão de vídeo, pré-processamento, inferência e pós-processamento
  • Encontrar e resolver gargalos de desempenho envolvendo CPU, GPU, memória e coordenação do pipeline
  • Avaliar e justificar os trade-offs entre latência, precisão, estabilidade e uso de recursos
  • Projetar pipelines confiáveis de dados e inferência de vídeo para saída que forneçam informações acionáveis à tripulação
  • Criar processos de benchmarking e avaliação para medir o desempenho de ponta a ponta e tomar decisões de lançamento
  • Desenvolver recursos de observabilidade e processos de depuração para sistemas em produção
  • Estabelecer e manter interfaces bem definidas entre o código de pesquisa e o software de produção
  • Trabalhar em parceria com as equipes de pesquisa e backend para colocar novos modelos em produção
  • Melhorar a eficiência e a confiabilidade do sistema dentro das limitações de hardware e do ambiente de execução

Requisitos

  • Pelo menos cinco anos de experiência desenvolvendo sistemas de produção, incluindo dois anos ou mais com foco em visão computacional ou pipelines de vídeo em tempo real
  • Experiência prática desenvolvendo e operando sistemas de visão computacional ou deep learning em produção
  • Conhecimento avançado de C++ moderno, incluindo multithreading e programação em tempo real, além de sólida experiência com Python
  • Experiência desenvolvendo para plataformas edge ou embarcadas, como NVIDIA Jetson
  • Forte conhecimento de tecnologias de otimização de inferência, como CUDA, TensorRT, ONNX, GStreamer ou DeepStream, além das limitações de CPU, GPU, memória e latência
  • Abordagem de otimização e ajuste de desempenho orientada por profiling
  • Capacidade de depurar sistemas complexos e avaliar seu comportamento em ambientes reais e ruidosos
  • Experiência desenvolvendo pipelines personalizados de dados ou inferência de alto desempenho é uma grande vantagem
  • Familiaridade com fusão multissensorial, como a combinação de dados de câmeras e radar, é uma grande vantagem
  • Experiência implantando e operando modelos de machine learning em produção é uma grande vantagem
  • Experiência com otimização de baixo nível ou ajuste de desempenho em C++ é uma grande vantagem
  • Experiência comprovada otimizando a inferência de modelos com TensorRT, ONNX Runtime, quantização, poda ou métodos comparáveis é uma grande vantagem

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