Mobileye розробляє передові системи допомоги водієві та технології автономного водіння для автомобільної промисловості. Компанія поєднує комп’ютерний зір, штучний інтелект, власні апаратні рішення та програмне забезпечення для підвищення безпеки автомобілів — від допомоги водієві до автономної експлуатації. Її системи встановлено більш ніж у 190 мільйонах автомобілів, що підтверджує роль Mobileye у впровадженні автомобільних технологій на основі машинного зору у великосерійне виробництво.
Старший дослідник у галузі глибокого навчання для автономних автомобілів
Досліджуйте та розробляйте системи глибокого навчання для автономних автомобілів Mobileye, зокрема масштабні нейромережі для чипа EyeQ. Покращуйте моделі та впроваджуйте результати досліджень у виробництво.
Опис
- Розробляйте й навчайте моделі глибокого навчання, оптимізовані для спеціалізованого чипа EyeQ компанії Mobileye.
- Створюйте масштабні багатозадачні нейромережі для системи автономного водіння Mobileye.
- Розв’язуйте наскрізні завдання глибокого навчання та впроваджуйте рішення в реальні системи.
- Проєктуйте нові архітектури моделей і застосовуйте передові методи навчання.
- Оптимізуйте продуктивність моделей за суворих обмежень.
- Співпрацюйте з командами розробки програмного й апаратного забезпечення, щоб перетворювати дослідження на готові до виробництва системи.
- Долучайтеся до формування базової архітектури нейромережі для флагманських продуктів Mobileye у сфері автономних автомобілів.
Вимоги
- Ступінь PhD у галузі комп’ютерних наук або суміжній галузі; для виняткових кандидатів може розглядатися ступінь MSc.
- Щонайменше 4 роки практичного досвіду розробки алгоритмів глибокого навчання на Python.
- Досвід створення наскрізних конвеєрів глибокого навчання, що охоплюють підготовку даних, навчання, оцінювання та розгортання.
- Впевнене володіння принаймні одним фреймворком глибокого навчання, наприклад TensorFlow або PyTorch.
- Сильні навички розв’язання проблем і дослідницький підхід.
- Досвід роботи в індустрії у сфері глибокого навчання або розробки програмного забезпечення буде перевагою.
- Знайомство з оптимізацією моделей з урахуванням апаратного забезпечення буде перевагою.
- Досвід роботи з хмарними платформами, такими як AWS, Docker і середовищами Linux, буде перевагою.
- Публікації або внесок у галузі глибокого навчання, пошуку архітектур нейромереж, дистиляції знань чи багатозадачного навчання будуть перевагою.