Mobileye разрабатывает передовые системы помощи водителю и технологии автономного вождения для автомобильной промышленности. Компания объединяет компьютерное зрение, искусственный интеллект, собственные аппаратные решения и программное обеспечение для повышения безопасности автомобилей — от помощи водителю до автономной эксплуатации. Ее системы установлены более чем в 190 миллионах автомобилей, что отражает роль Mobileye во внедрении автомобильных технологий на основе машинного зрения в массовое производство.
Старший исследователь в области глубокого обучения для автономных автомобилей
Исследуйте и разрабатывайте системы глубокого обучения для автономных автомобилей Mobileye, включая крупные нейросети для чипа EyeQ. Повышайте качество моделей и внедряйте результаты исследований в производство.
Описание
- Разрабатывайте и обучайте модели глубокого обучения, оптимизированные для специализированного чипа EyeQ компании Mobileye.
- Создавайте крупные многозадачные нейросети для системы автономного вождения Mobileye.
- Решайте задачи глубокого обучения полного цикла и внедряйте решения в реальные системы.
- Проектируйте новые архитектуры моделей и применяйте передовые методы обучения.
- Оптимизируйте производительность моделей при строгих ограничениях.
- Сотрудничайте с командами разработки ПО и аппаратного обеспечения, чтобы превращать исследования в готовые к производству системы.
- Участвуйте в разработке базовой архитектуры нейросети для флагманских продуктов Mobileye в области автономных автомобилей.
Требования
- Степень PhD в области информатики или смежной области; для выдающихся кандидатов может рассматриваться степень MSc.
- Не менее 4 лет практического опыта разработки алгоритмов глубокого обучения на Python.
- Опыт создания сквозных конвейеров глубокого обучения, включающих подготовку данных, обучение, оценку и развертывание.
- Уверенное владение как минимум одним фреймворком глубокого обучения, например TensorFlow или PyTorch.
- Сильные навыки решения задач и исследовательский подход.
- Опыт работы в индустрии в области глубокого обучения или разработки ПО будет преимуществом.
- Знакомство с оптимизацией моделей с учетом особенностей аппаратного обеспечения будет преимуществом.
- Опыт работы с облачными платформами, такими как AWS, Docker и средами Linux, будет преимуществом.
- Публикации или вклад в области глубокого обучения, поиска нейросетевых архитектур, дистилляции знаний или многозадачного обучения будут преимуществом.