Mobileye razvija napredne sisteme za pomoč voznikom in tehnologijo avtonomne vožnje za avtomobilsko industrijo. Podjetje združuje računalniški vid, umetno inteligenco, lastno strojno opremo in programsko opremo za zagotavljanje varnosti vozil pri različnih uporabah, od pomoči vozniku do avtonomnega delovanja. Njegovi sistemi so vgrajeni v več kot 190 milijonov vozil, kar odraža vlogo podjetja Mobileye pri uvajanju avtomobilskih tehnologij, ki temeljijo na računalniškem vidu, v množično proizvodnjo.
Raziskovalec uporabne umetne inteligence za vizualno GenAI pri podjetju Mobileye (hibridno, Izrael)
Razvijajte vizualno GenAI, difuzijske modele in računalniški vid za tehnologijo avtonomne vožnje podjetja Mobileye. Ustvarjajte rešitve s sintetičnimi podatki z uporabo lastniških podatkovnih zbirk in obsežne računske infrastrukture.
Opis
- Vodite celoten razvojni življenjski cikel, od učenja generativnih modelov do prilagajanja najsodobnejših arhitektur za aplikacije avtonomne vožnje v resničnem svetu.
- Raziskujte, ocenjujte in izboljšujte modele GenAI in računalniškega vida s skalabilnimi in čistimi implementacijami v Pythonu.
- Sodelujte z raziskovalci umetne inteligence in ekipami za zaznavanje pri uporabi sintetičnih podatkov v resničnih sistemih umetne inteligence.
- Spremljajte novosti na področju umetne inteligence, generativnega modeliranja in računalniškega vida.
- Ustvarjajte rešitve GenAI z velikimi lastniškimi podatkovnimi zbirkami in obsežno računsko infrastrukturo za aplikacije avtonomnih vozil.
Zahteve
- Magisterij ali doktorat iz računalništva, elektrotehnike ali sorodne discipline.
- Najmanj tri leta industrijskih izkušenj na področju globokega učenja in računalniškega vida.
- Napredno znanje Pythona in PyTorcha.
- Odlične sposobnosti reševanja problemov, raziskovanja in analitičnega razmišljanja.
- Praktične izkušnje s tehnikami generativne umetne inteligence, kot so difuzijski modeli in GAN-i.
- Izkušnje z modeli vida in jezika ter multimodalnim učenjem.
- Publikacije na vodilnih konferencah, kot so CVPR, NeurIPS ali ECCV.
- Praktične izkušnje z Linuxom, AWS, Dockerjem in virtualnimi okolji.
- Poznavanje tradicionalnih metod računalniškega vida.