A Shield AI desenvolve sistemas de inteligência artificial para aplicações aeroespaciais e de defesa. Sua plataforma Hivemind oferece suporte a capacidades autônomas de missão, incluindo operação inteligente de drones, vigilância e consciência do campo de batalha. Fundada em 2015, a empresa reúne conhecimentos especializados em inteligência artificial, setor aeroespacial e defesa para criar tecnologias destinadas a ajudar a proteger militares e civis.
Engenheiro principal de aprendizado profundo, estimativa de estado — Shield AI (remoto, Estados Unidos)
Lidere o trabalho de aprendizado profundo e visão 3D para os sistemas autônomos de defesa da Shield AI. Desenvolva recursos de localização, navegação e do SDK Hivemind para estimativa de estado.
Estados Unidos$ 200.000 – $ 300.000 / ano
RemotoTempo integralLíderIdioma Obrigatório: inglêsEngenheiro de machine learningDescrição
- Crie e avalie modelos para detecção e correspondência de características, correspondência visual, profundidade, pose relativa e localização de imagens em mapas.
- Combine características visuais aprendidas com técnicas geométricas para fortalecer a precisão, a resiliência e a recuperação da localização.
- Lidere as práticas de preparação e supervisão de dados, desde a curadoria de conjuntos de dados e as especificações de anotação até as ferramentas de rotulagem, os controles de qualidade automatizados e a análise de cobertura.
- Avalie ferramentas de aprendizado profundo e estabeleça processos de treinamento reproduzíveis com rastreamento de experimentos, controle de configuração e versionamento de conjuntos de dados e modelos.
- Crie avaliações que considerem variações de iluminação, ponto de vista, altitude, terreno, clima e propriedades dos sensores.
- Investigue falhas de modelos e conduza melhorias em dados, supervisão, modelagem e integração de sistemas.
- Trabalhe com engenheiros de estimativa de estado para incorporar medições aprendidas e estimativas de confiança a sistemas de VIO e navegação relativa ao terreno.
- Avalie os modelos em relação aos limites de computação embarcada, memória e latência, contribuindo para a otimização e a verificação em tempo de execução.
- Produza componentes e interfaces testados e documentados para o SDK Hivemind.
- Coordene com as equipes de software, sistemas e testes de voo.
Requisitos
- Mestrado em engenharia aeroespacial, engenharia elétrica, robótica, ciência da computação ou disciplina relacionada, além de pelo menos 4 anos de experiência profissional relevante; alternativamente, 2 anos com doutorado.
- Experiência prática no projeto, treinamento, depuração e avaliação de modelos com PyTorch ou framework comparável.
- Sólido entendimento de modelos de câmera, transformações de coordenadas, geometria projetiva e geometria multivisual.
- Experiência aplicada em áreas como navegação baseada em visão, geolocalização visual, Structure from Motion, SLAM, reconstrução 3D ou estimativa de profundidade.
- Conhecimento avançado de Python e histórico de produção de software sustentável e reutilizável.
- Experiência no avanço de recursos de visão computacional desde a definição do problema e os dados brutos até o treinamento, a avaliação e a prontidão para integração.
- Experiência no desenvolvimento de pipelines de dados de sensores para ingestão, limpeza, filtragem, deduplicação e controle de versões de conjuntos de dados.
- Capacidade de escolher ferramentas de desenvolvimento e criar fluxos de trabalho de treinamento reproduzíveis que incluam gerenciamento de configurações, rastreamento de experimentos, criação de checkpoints e depuração de desempenho de GPU.
- Experiência na criação de benchmarks, prevenção de vazamento de dados, análise de desempenho em condições operacionais variadas e relação entre métricas de modelo e precisão geométrica ou de localização downstream.
- Capacidade de criar perfis de latência de inferência e consumo de memória, documentar interfaces e pré-processamento de modelos, avaliar compensações entre precisão e computação e orientar sobre exportação, precisão e otimização em tempo de execução.
- Comunicador claro, capaz de explicar pressupostos, resultados experimentais e compensações de projeto, traduzindo pesquisa em software de produção.
- As ofertas estão condicionadas à aprovação em uma verificação de antecedentes e podem incluir uma verificação de referências.
Benefícios
- Remuneração adicional.
- Pacote de benefícios.
- Participação acionária.
- Funcionários temporários recebem um pacote de benefícios temporários após 60 dias de trabalho.