Obvio je podjetje s področja umetne inteligence in SaaS, ki razvija tehnologijo za prometno varnost v mestih in pri organih pregona. Njegova kontekstno zavedna umetna inteligenca pomaga prepoznavati nevarno vožnjo in prometne prekrške, vključno s prekrški v šolskih območjih, odvzemom prednosti, vožnjo z moteno pozornostjo in neupoštevanjem znakov STOP. Obvio z vključevanjem dogajanja na cestah v uporabne vpoglede mestnim vodstvom in policijskim upravam pomaga pri izobraževanju voznikov, uveljavljanju prometnih predpisov, zmanjševanju števila prekrškov in izboljševanju varnosti na ulicah.
Višji inženir računalniškega vida pri podjetju Obvio — hibridno delo v San Carlosu
Vodili boste razvoj modelov za zaznavanje in sledenje za Obviove prometne kamere s podporo umetne inteligence. Izboljševali boste zmogljivost modelov od podatkovne strategije in eksperimentiranja do uvedbe na robnih napravah na terenu.
Opis
- Izdelujte in izpopolnjujte modele za zaznavanje objektov in sledenje več objektom za vozila, pešce in druge udeležence v prometu v zahtevnih razmerah resničnega sveta.
- Prevzemite podatkovno strategijo, ki določa kakovost modelov, od vzorčenja in označevanja do različic podatkovnih zbirk, iskanja zahtevnih negativnih primerov, neuravnoteženosti razredov, robnih primerov in povratnih informacij iz uvedenih sistemov.
- Načrtujte stroge eksperimente in ablacije ter ločujte dejanske izboljšave od preprileganja, uhajanja podatkov, šuma v oznakah in izboljšav, ki pri uvedbi na terenu ne uspejo.
- Razvijajte ponovljive sisteme za učenje s sledenjem eksperimentom, upravljanjem konfiguracije, beleženjem izvora artefaktov, registri modelov, nadzornimi ploščami metrik in samodejno optimizacijo hiperparametrov.
- Vzpostavite metode vrednotenja, osredotočene na izdelek, ki zajemajo kompromise med natančnostjo in priklicem, preseke po razredih in scenarijih, kalibracijo ter uspešnost sledenja.
- Sodelujte z inženirji vgrajenih sistemov pri pripravi modelov za uvedbo na robnih napravah ter usklajujte natančnost, zakasnitev, porabo pomnilnika in energije.
- Usmerjajte tehnično vizijo, vodite preglede zasnove, mentorirajte inženirje ter krepite standarde strogosti, ponovljivosti in pripravljenosti strojnega učenja za produkcijo.
Zahteve
- Najmanj sedem let izkušenj s strojnim učenjem ali računalniškim vidom, vključno z dokazano prakso uvajanja in izboljševanja produkcijskih modelov.
- Napredno praktično znanje zaznavanja objektov in sledenja več objektom, vključno s sodobnimi arhitekturami, augmentacijo podatkov in tehnikami vrednotenja.
- Odlično poznavanje neuravnoteženosti razredov, preprileganja, uhajanja iz podatkovnih zbirk, šuma v oznakah, premika domene, kalibracije modelov in statistično stroge validacije.
- Izkušnje z ustvarjanjem infrastrukture ali platform za ponovljive eksperimente, porazdeljeno učenje, iskanje hiperparametrov, primerjavo metrik in sledenje izvoru modelov.
- Napredno znanje Pythona in PyTorcha.
- Praktične izkušnje z delom z velikimi zbirkami slik in videoposnetkov.
- Izkušnje z vrednotenjem modelov glede na uvedene ali na terenu zbrane podatke ter z upravljanjem celotnega cikla od odkritja napake do ponovnega učenja in preverjene izboljšave.
- Dokazano tehnično vodenje pri nejasnih, medfunkcijskih pobudah, podprto z jasno komunikacijo in močnim občutkom odgovornosti.
- Izkušnje s prometom, avtomobilsko industrijo, robotiko, nadzorom ali drugim področjem videoanalitike.
- Izkušnje z reidentifikacijo, modeliranjem trajektorij, obravnavo zakrivanja, kalibracijo kamer ali sledenjem z več kamerami.
- Izkušnje z aktivnim učenjem, šibkim nadzorom, sintetičnimi podatki, samodejnim označevanjem ali orodji za izboljšanje kakovosti podatkovnih zbirk.
- Izkušnje z optimizacijo in uvajanjem modelov računalniškega vida na NVIDIA Jetson, Qualcomm Snapdragon ali drugih robnih pospeševalnikih.
- Zakonsko dovoljenje za delo v Združenih državah Amerike.
Ugodnosti
- Konkurenčno plačilo.
- Lastniški delež v podjetju v zgodnji fazi.
- Pomembna stopnja odgovornosti in lastništva v hitro razvijajočem se zagonskem okolju.
- Priložnost za delo z majhno, izkušeno ekipo, v kateri imajo višji inženirji precejšen tehnični vpliv.
- Priložnost izboljševati varnost na cestah in s svojim delom pomagati reševati življenja.