Shield AI розробляє системи штучного інтелекту для аерокосмічної та оборонної галузей. Платформа Hivemind підтримує автономні можливості виконання місій, зокрема інтелектуальне керування дронами, спостереження та ситуаційну обізнаність на полі бою. Заснована у 2015 році компанія поєднує експертизу у сферах ШІ, аерокосмічних технологій і оборони, створюючи технології, покликані допомагати захищати військовослужбовців і цивільне населення.
Провідний інженер із глибокого навчання, оцінювання стану — Shield AI (віддалено, США)
Керуйте розробкою глибокого навчання та 3D-комп’ютерного зору для автономних оборонних систем Shield AI. Розробляйте можливості локалізації, навігації та SDK Hivemind для оцінювання стану.
Опис
- Створюйте й оцінюйте моделі виявлення та зіставлення ознак, візуальної відповідності, глибини, відносної пози та локалізації зображення на карті.
- Поєднуйте вивчені візуальні ознаки з геометричними методами для підвищення точності, стійкості та здатності локалізації до відновлення.
- Керуйте підготовкою даних і процесами розмітки: від формування наборів даних і специфікацій анотацій до інструментів розмітки, автоматизованого контролю якості та аналізу охоплення.
- Оцінюйте інструменти глибокого навчання та створюйте відтворювані процеси навчання з відстеженням експериментів, контролем конфігурацій і версіюванням наборів даних та моделей.
- Створюйте оцінювання, що враховують відмінності в освітленні, ракурсі, висоті, рельєфі, погоді та характеристиках сенсорів.
- Досліджуйте відмови моделей і спрямовуйте вдосконалення в роботі з даними, розмітці, моделюванні та системній інтеграції.
- Працюйте з інженерами з оцінювання стану над інтеграцією вивчених вимірювань та оцінок упевненості в системи VIO і навігації відносно рельєфу.
- Порівнюйте моделі з обмеженнями бортових обчислювальних ресурсів, пам’яті та затримки, долучаючись до оптимізації й перевірки під час виконання.
- Створюйте протестовані та документовані компоненти й інтерфейси для SDK Hivemind.
- Координуйте роботу з командами розробки ПЗ, системної інженерії та льотних випробувань.
Вимоги
- Ступінь магістра в галузі аерокосмічної техніки, електротехніки, робототехніки, комп’ютерних наук або суміжної дисципліни та щонайменше 4 роки відповідного професійного досвіду; альтернативно — 2 роки досвіду за наявності ступеня Ph.D.
- Практичний досвід проєктування, навчання, налагодження та оцінювання моделей із використанням PyTorch або порівнянного фреймворку.
- Ґрунтовне розуміння моделей камер, перетворень координат, проєктивної геометрії та багатовидової геометрії.
- Практичний досвід у таких сферах, як навігація на основі комп’ютерного зору, візуальна геолокація, Structure from Motion, SLAM, 3D-реконструкція або оцінювання глибини.
- Поглиблені навички Python і підтверджений досвід створення програмного забезпечення, придатного для супроводу та повторного використання.
- Досвід розвитку можливостей комп’ютерного зору — від визначення проблеми та роботи з необробленими даними до навчання, оцінювання та готовності до інтеграції.
- Досвід розроблення конвеєрів сенсорних даних для приймання, очищення, фільтрації, дедуплікації та контролю версій наборів даних.
- Здатність обирати інструменти розробки та створювати відтворювані робочі процеси навчання, що охоплюють керування конфігураціями, відстеження експериментів, збереження контрольних точок і налагодження продуктивності GPU.
- Досвід створення бенчмарків, запобігання витокам даних, аналізу продуктивності в різних робочих умовах і пов’язування метрик моделей із подальшою геометричною точністю або точністю локалізації.
- Здатність профілювати затримку інференсу й споживання пам’яті, документувати інтерфейси моделей і попередню обробку, оцінювати компроміси між точністю та обчислювальними ресурсами, а також надавати рекомендації щодо експорту, точності й оптимізації під час виконання.
- Уміння чітко пояснювати припущення, результати експериментів і компроміси проєктних рішень, перетворюючи результати досліджень на промислове програмне забезпечення.
- Пропозиція роботи залежить від успішного проходження перевірки благонадійності та може включати перевірку рекомендацій.
Переваги
- Бонусна компенсація.
- Пакет пільг.
- Участь у капіталі компанії.
- Тимчасові працівники отримують тимчасовий пакет пільг після 60 днів роботи.