CACI International Inc
CACI International Inc
A CACI International Inc é uma contratada governamental sediada nos Estados Unidos que atende clientes de segurança nacional, defesa e órgãos civis federais. Suas equipes desenvolvem e apoiam tecnologias e serviços profissionais em áreas como cibersegurança, operações digitais, modernização de TI empresarial, guerra eletrônica, sistemas contra veículos não tripulados, comunicações espaciais e ópticas, software DevSecOps, engenharia de missões e logística. Como uma grande contratada principal, a CACI combina software, análise, sensoriamento e hardware para ajudar organizações governamentais a enfrentar ameaças em evolução e modernizar arquiteturas tecnológicas complexas.

Engenheiro líder de IA/ML em visão computacional - híbrido em Ashburn

Lidere uma equipe de três pessoas de IA/ML que desenvolve modelos de visão computacional baseados em YOLO para a tecnologia de fiscalização de fronteiras da CACI e da CBP. Crie pipelines seguros e de baixa latência para análise de vídeo em transmissões ao vivo e dados de produção.

Descrição

  • Liderar uma equipe de engenharia de IA/ML com três pessoas, definindo a direção técnica, as metas das sprints, os padrões de codificação e as métricas de avaliação dos modelos
  • Projetar, modificar e treinar arquiteturas YOLO personalizadas desde o início para transmissões de vídeo Full-Motion Video da CBP
  • Projetar a arquitetura de pipelines seguros que ingerem, limpam e pré-processam vídeos gravados em produção para ambientes de treinamento e sandbox
  • Estabelecer diretrizes de anotação e rotulagem, supervisionando a curadoria dos conjuntos de dados
  • Lidar com desequilíbrio entre classes, mudanças nas condições climáticas e ambientes de baixo contraste
  • Melhorar a velocidade e a precisão da inferência com NVIDIA TensorRT, DeepStream e CUDA
  • Trabalhar em parceria com engenheiros de streaming de vídeo, engenheiros de software e arquitetos de sistemas para integrar pipelines de inferência de visão computacional ao vivo
  • Converter requisitos de sistema em tarefas técnicas em um ambiente Agile/Scrum
  • Processar transmissões ao vivo de Full-Motion Video para detectar e interpretar estradas, veículos, pessoas e ativos táticos personalizados
  • Orientar dois engenheiros de nível intermediário que desenvolvem modelos de inferência de alto desempenho e baixa latência

Requisitos

  • Cidadania dos Estados Unidos e capacidade de passar por uma investigação de antecedentes da CBP
  • Revisão de três anos para condenações por crimes graves
  • Revisão de um ano para uso ilegal de drogas
  • Revisão de um ano para conduta imprópria, incluindo furto ou fraude
  • Bacharelado, mestrado ou doutorado em Ciência da Computação, Ciência de Dados, Engenharia Elétrica ou área relacionada com foco em IA/ML
  • Pelo menos sete anos de experiência técnica relacionada
  • Pelo menos quatro anos de experiência dedicada ao desenvolvimento e à implantação de modelos de aprendizado profundo e visão computacional, especialmente para detecção de objetos
  • Disponibilidade para uma jornada híbrida em Ashburn, Virgínia, para candidatos locais
  • Experiência com PyTorch, TensorFlow e OpenCV
  • Experiência avançada na implementação e no ajuste fino de modelos YOLO
  • Experiência treinando modelos de aprendizado profundo desde o início, incluindo criação personalizada de anchor boxes, modificação de funções de perda e ajuste de hiperparâmetros
  • Experiência com NVIDIA CUDA, cuDNN, TensorRT ou ONNX
  • Experiência trabalhando com streams de vídeo por meio de RTSP, HLS e entradas baseadas em arquivos
  • Domínio avançado de programação em Python, com foco em código limpo, modular e otimizado
  • Experiência com curadoria de dados, aprendizado ativo e ferramentas de anotação como CVAT, Label Studio ou Roboflow

Benefícios

  • Folga flexível
  • Ampla oferta de recursos de aprendizagem
  • Benefícios de assistência médica
  • Benefícios de bem-estar
  • Benefícios financeiros
  • Benefícios de aposentadoria
  • Benefícios de apoio à família
  • Benefícios de educação continuada
  • Tempo livre remunerado
  • Remuneração competitiva
  • Oportunidades de aprendizagem e desenvolvimento

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