Ultralytics, makine öğrenimi modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için yapay zekâ araçları geliştirir. Ultralytics HUB platformu, Ultralytics YOLO bilgisayarlı görü çerçevesiyle birlikte çalışarak ekiplerin üretim, lojistik, tarım ve sağlık gibi alanlarda görüntü işleme uygulamaları geliştirmesine ve yönetmesine yardımcı olur. Şirket, bilgisayarlı görü modeli geliştirmeyi farklı kullanıcılar ve pratik endüstri ihtiyaçları için erişilebilir kılmaya odaklanır.
Ultralytics’te Gömülü Bilgisayarlı Görü Mühendisi (İspanya, Ofiste)
Ultralytics YOLO modellerini PyTorch’tan alıp uç cihazlarda üretime taşıyın. CPU, GPU, NPU ve SoC platformları için çalışma zamanı entegrasyonları geliştirin ve dağıtımları optimize edin.
Açıklama
- Model dışa aktarma ve çıkarım entegrasyonlarını dönüşümden cihaz üzeri desteğe kadar geliştirin ve sürdürün.
- Entegrasyonların Python, PyTorch ve değişen üretici SDK’larıyla uyumlu kalmasını sağlayın.
- İş ortağı kodlarını inceleyin ve yayımlanmadan önce entegrasyonları fiziksel donanımda doğrulayın.
- YOLO dağıtımı ve testleri için gömülü kartları ve geliştirme kitlerini hazırlayın.
- Gecikme, bellek kullanımı ve doğruluk arasında denge kurarak modelleri hedef cihazlara göre ayarlayın.
- Dönüşüm veya INT8 kuantizasyonunun yol açtığı doğruluk düşüşlerini araştırın.
- YOLO görevlerini ve model nesillerini ölçüp profilleyin, ardından sonuçları belgeleyin.
- AMD, Google ve Nvidia entegrasyonları dâhil donanım ve silikon platformları için teknik iş ortaklıklarını yönetin.
- İş ortaklarıyla mühendislik eşgüdüm toplantıları yürütün ve entegrasyon yönergeleri belirleyin.
- Platform kısıtlarını model, çalışma zamanı ve dağıtım gereksinimlerine dönüştürün.
- Yeni YOLO mimarilerinin piyasaya çıkışında desteklenmesi için iş ortağı derleyici ekipleriyle koordinasyon sağlayın.
- Modeller, çalışma zamanları, sürücüler ve cihazlarla ilgili sorunları giderin.
- Şirket içinde barındırılan ve iş ortaklarının barındırdığı cihazlarda donanım CI’ını ve dağıtım Docker imajlarını sürdürün.
- Entegrasyon belgeleri ve cihaz kıyaslama sayfaları hazırlayın.
- Geliştirici kaynakları oluşturun, canlı oturumlar düzenleyin ve çalışmaları sektör etkinliklerinde tanıtın.
- GitHub, topluluk forumu ve satış ekibi üzerinden geliştiricilere ve müşterilere yardımcı olun.
Gereksinimler
- Makine öğrenimi veya bilgisayarlı görü alanında güçlü bir temel ve YOLO modellerini anlama.
- Python’da ileri düzey yetkinlik ve PyTorch ile ONNX konusunda uygulamalı deneyim.
- TensorRT, OpenVINO, ONNX Runtime veya bir üreticinin NPU SDK’sıyla uygulamalı deneyim.
- INT8 kuantizasyonu ve kalibrasyonu deneyimi; dönüşüm sonrası doğruluk kaybını teşhis edebilme.
- NVIDIA Jetson, Raspberry Pi veya NPU geliştirme kartları gibi uç cihazlara dağıtım konusunda uygulamalı deneyim.
- Kaynakları kısıtlı donanımlarda dağıtımları yükleme, yapılandırma ve sorun giderme deneyimi.
- Linux, Docker ve platformlar arası Python bağımlılık yönetimiyle rahat çalışma.
- Temiz kod, Git pull request’leri ve kod incelemesi dâhil sağlam yazılım mühendisliği alışkanlıkları.
- Belgeleme ve iş birliği için açık ve anlaşılır yazılı İngilizce.
- Asgari gözetimle teknik entegrasyonları uçtan uca sahiplenebilecek kıdemli düzeyde yetkinlik.
- Yapay zekâya, bilgisayarlı görüye ve gerçek dünyada etkisi olan uygulamalı mühendisliğe ilgi.
- Başvurulan ülkede çalışma için yasal yetki.
- Silikon üreticileri veya donanım iş ortaklarıyla doğrudan deneyim tercih sebebidir.
- Birden fazla gömülü sistem ve uç bilişim ekosisteminde deneyim tercih sebebidir.
- Mikrodenetleyicilere model dağıtımı dâhil C++ deneyimi tercih sebebidir.
- Kendi barındırdığı donanım çalıştırıcılarında CI yürütme deneyimi tercih sebebidir.
- Açık kaynak projelere veya geliştirici ekosistemlerine katkı tercih sebebidir.
- Uluslararası ekiplerle çalışma deneyimi tercih sebebidir.
- Sektör etkinlikleri için seyahat etmeye istekli olmak tercih sebebidir.
Yan Haklar
- Hisse paketi.
- Esnek çalışma saatleri.
- 24 gün yıllık izin.
- Doğum günü izni.
- Yerel resmî tatiller.
- Yeni Apple MacBook Air veya Pro.
- Apple Studio Display.
- AirPods Pro 3.
- Kişisel ve mesleki gelişim için ayrılmış bütçe.
- İleri düzey yapay zekâ projelerinde çalışma.
- Küresel bir merkezde ofisten iş birliği.