Mobileye, otomotiv sektörü için gelişmiş sürüş destek sistemleri ve otonom sürüş teknolojileri geliştirir. Şirket, sürücü desteğinden otonom kullanıma kadar uzanan uygulamalarda araç güvenliğini desteklemek üzere bilgisayarlı görü, yapay zekâ, özel donanım ve yazılımı bir araya getirir. Sistemleri 190 milyondan fazla araçta kullanıma sunulmuş olup bu durum, Mobileye’ın görüntü tabanlı otomotiv teknolojilerini büyük ölçekli üretime taşıma konusundaki rolünü ortaya koymaktadır.
Mobileye'da Uygulamalı Yapay Zeka Araştırmacısı, Görsel Üretken Yapay Zeka (Hibrit, İsrail)
Mobileye'ın otonom sürüş teknolojisi için görsel üretken yapay zekayı, difüzyon modellerini ve bilgisayarlı görü alanını geliştirin. Özel veri kümelerini ve büyük ölçekli bilgi işlem altyapısını kullanarak sentetik veri çözümleri oluşturun.
Açıklama
- Üretken modelleri eğitmekten son teknoloji mimarileri gerçek dünyadaki otonom sürüş uygulamalarına uyarlamaya kadar tüm geliştirme yaşam döngüsüne liderlik edin.
- Ölçeklenebilir ve temiz Python uygulamalarıyla üretken yapay zeka ve bilgisayarlı görü modellerini araştırın, değerlendirin ve geliştirin.
- Sentetik verileri gerçek dünyadaki yapay zeka sistemlerine uygulamak için yapay zeka araştırmacıları ve algılama ekipleriyle iş birliği yapın.
- Yapay zeka, üretken modelleme ve bilgisayarlı görü alanlarındaki yeni gelişmeleri takip edin.
- Otonom araç uygulamaları için büyük özel veri kümeleri ve yüksek ölçekli bilgi işlem altyapısıyla üretken yapay zeka çözümleri oluşturun.
Gereksinimler
- Bilgisayar Bilimleri, Elektrik-Elektronik Mühendisliği veya ilgili bir alanda yüksek lisans ya da doktora derecesi.
- Derin öğrenme ve bilgisayarlı görü alanlarında en az üç yıl sektör deneyimi.
- Python ve PyTorch'ta ileri düzey yetkinlik.
- Problem çözme, araştırma ve analitik düşünme becerileri.
- Difüzyon modelleri ve GAN'ler gibi üretken yapay zeka tekniklerinde uygulamalı deneyim.
- Görüntü-dil modelleri ve çok modlu öğrenme deneyimi.
- CVPR, NeurIPS veya ECCV gibi önde gelen konferanslarda yayımlanmış çalışmalar.
- Linux, AWS, Docker ve sanal ortamlarla uygulamalı deneyim.
- Geleneksel bilgisayarlı görü yöntemleri hakkında bilgi.