Mobileye vyvíja pokročilé asistenčné systémy pre vodičov a technológie autonómneho riadenia pre automobilový priemysel. Spoločnosť kombinuje počítačové videnie, umelú inteligenciu, vlastný hardvér a softvér na podporu bezpečnosti vozidiel v aplikáciách od asistencie vodičovi až po autonómnu prevádzku. Jej systémy boli nasadené vo viac než 190 miliónoch vozidiel, čo odráža úlohu spoločnosti Mobileye pri zavádzaní automobilových technológií založených na počítačovom videní do veľkosériovej výroby.
Aplikovaný výskumník v oblasti vizuálnej GenAI v spoločnosti Mobileye (hybridne, Izrael)
Rozvíjajte vizuálnu GenAI, difúzne modely a počítačové videnie pre technológie autonómneho riadenia spoločnosti Mobileye. Vytvárajte riešenia syntetických údajov s využitím proprietárnych dátových súborov a rozsiahlej výpočtovej infraštruktúry.
Popis
- Veďte celý životný cyklus vývoja, od trénovania generatívnych modelov až po prispôsobovanie najmodernejších architektúr aplikáciám autonómneho riadenia v reálnom svete.
- Skúmajte, posudzujte a zdokonaľujte modely GenAI a počítačového videnia prostredníctvom škálovateľných a kvalitne napísaných implementácií v Pythone.
- Spolupracujte s výskumníkmi v oblasti AI a tímami pre vnímanie s cieľom uplatniť syntetické údaje v reálnych systémoch AI.
- Sledujte nové trendy v oblasti umelej inteligencie, generatívneho modelovania a počítačového videnia.
- Vytvárajte riešenia GenAI s rozsiahlymi proprietárnymi dátovými súbormi a vysokovýkonnou výpočtovou infraštruktúrou pre aplikácie autonómnych vozidiel.
Požiadavky
- Magisterské alebo doktorandské vzdelanie v odbore informatika, elektrotechnika alebo príbuznom odbore.
- Aspoň tri roky praxe v odvetví hlbokého učenia a počítačového videnia.
- Pokročilá znalosť Pythonu a PyTorch.
- Vynikajúce schopnosti riešiť problémy, vykonávať výskum a analyticky uvažovať.
- Praktické skúsenosti s technikami generatívnej AI, ako sú difúzne modely a GAN.
- Skúsenosti s modelmi videnia a jazyka a multimodálnym učením.
- Publikácie na popredných konferenciách, ako sú CVPR, NeurIPS alebo ECCV.
- Praktické skúsenosti s Linuxom, AWS, Dockerom a virtuálnymi prostrediami.
- Znalosť tradičných metód počítačového videnia.