Obvio shaharlar va huquqni muhofaza qiluvchi idoralar uchun yo‘l harakati xavfsizligi texnologiyalarini ishlab chiqadigan sun’iy intellekt va SaaS kompaniyasidir. Uning kontekstni hisobga oluvchi sun’iy intellekti xavfli haydash va yo‘l harakati qoidabuzarliklarini, jumladan maktab hududlaridagi qoidabuzarliklar, yo‘l berish talabiga rioya qilmaslik, chalg‘igan holda haydash va to‘xtash belgisi talablarini buzishni aniqlashga yordam beradi. Obvio yo‘llardagi harakatni amaliy tushunchalarga aylantirib, shahar rahbarlari va politsiya bo‘limlarini haydovchilarga tushuntirish berish, yo‘l harakati qonunlarini ijro etish, qoidabuzarliklarni kamaytirish va ko‘chalarni xavfsizroq qilishda qo‘llab-quvvatlaydi.
Obvio kompaniyasida katta kompyuter ko‘rishi muhandisi — San-Karlosda gibrid ish
Obvio’ning sun’iy intellekt yordamidagi yo‘l kameralarida aniqlash va kuzatish modellarini ishlab chiqishga rahbarlik qiling. Ma’lumotlar strategiyasi va tajribalardan tortib, chekka qurilmalarga dala sharoitida joylashtirishgacha model samaradorligini oshiring.
Tavsif
- Murakkab real sharoitlarda transport vositalari, piyodalar va boshqa yo‘l ishtirokchilari uchun obyektni aniqlash hamda bir nechta obyektni kuzatish modellarini yarating va takomillashtiring.
- Namuna olish va belgilashdan tortib ma’lumotlar to‘plamini versiyalash, qiyin salbiy misollarni ajratish, sinflar nomutanosibligi, chekka holatlar va joylashtirilgan tizimlardan keladigan fikr-mulohazalargacha model sifatini ta’minlovchi ma’lumotlar strategiyasini boshqaring.
- Sinchkov tajribalar va ablatsiya tahlillarini rejalashtirib, haqiqiy yutuqlarni haddan tashqari moslashish, ma’lumotlar sizib chiqishi, belgi shovqini va dala sharoitida ishlamaydigan yaxshilanishlardan ajrating.
- Tajribalarni kuzatish, konfiguratsiyalarni boshqarish, artefaktlar kelib chiqishini kuzatish, modellar reyestri, metrikalar panellari va giperparametrlarni avtomatik optimallashtirishni o‘z ichiga olgan takrorlanadigan o‘qitish tizimlarini ishlab chiqing.
- Aniqlik va qamrov o‘rtasidagi muvozanat, sinf va ssenariy kesimlari, kalibrlash hamda kuzatish samaradorligini qamrab oluvchi mahsulotga yo‘naltirilgan baholash usullarini yarating.
- Aniqlik, kechikish, xotira sarfi va quvvat iste’moli o‘rtasida muvozanatni saqlagan holda modellarni chekka qurilmalarga joylashtirishga tayyorlash uchun o‘rnatilgan tizimlar muhandislari bilan ishlang.
- Texnik yo‘nalishni belgilang, dizayn ko‘rib chiqishlariga rahbarlik qiling, muhandislarga mentorlik qiling va mashinaviy o‘qitishning qat’iyligi, takrorlanuvchanligi hamda ishlab chiqarishga tayyorligi standartlarini mustahkamlang.
Talablar
- Ishlab chiqarish modellarini ishga tushirish va takomillashtirish tajribasini o‘z ichiga olgan holda, mashinaviy o‘qitish yoki kompyuter ko‘rishi sohasida kamida yetti yil tajriba.
- Zamonaviy arxitekturalar, ma’lumotlarni ko‘paytirish va baholash usullarini o‘z ichiga olgan obyektni aniqlash va bir nechta obyektni kuzatish bo‘yicha ilg‘or amaliy tajriba.
- Sinflar nomutanosibligi, haddan tashqari moslashish, ma’lumotlar to‘plamining sizib chiqishi, belgi shovqini, domen siljishi, model kalibrlashi va statistik jihatdan qat’iy tekshiruvni chuqur bilish.
- Takrorlanadigan tajribalar, taqsimlangan o‘qitish, giperparametrlarni izlash, metrikalarni taqqoslash va model kelib chiqishini kuzatish uchun o‘qitish infratuzilmasi yoki platformalarini yaratish tajribasi.
- Python va PyTorch’ni yuqori darajada bilish.
- Katta hajmdagi tasvir va video ma’lumotlar to‘plamlari bilan amaliy ishlash tajribasi.
- Modellarni joylashtirilgan yoki dala sharoitida to‘plangan ma’lumotlar asosida baholash hamda muammoni aniqlashdan qayta o‘qitish va tasdiqlangan yaxshilanishgacha bo‘lgan to‘liq jarayonni boshqarish tajribasi.
- Aniq muloqot va kuchli mas’uliyat bilan tasdiqlangan, noaniq va turli funksiyalarni qamrab oluvchi tashabbuslarda texnik yetakchilik.
- Yo‘l harakati, avtomobilsozlik, robototexnika, kuzatuv yoki boshqa videoanalitika sohasida tajriba.
- Qayta identifikatsiyalash, trayektoriyalarni modellashtirish, to‘silishlarni boshqarish, kamerani kalibrlash yoki ko‘p kamerali kuzatish tajribasi.
- Faol o‘qitish, kuchsiz nazorat, sintetik ma’lumotlar, avtomatik belgilash yoki ma’lumotlar to‘plami sifatini yaxshilovchi vositalar bilan ishlash tajribasi.
- Kompyuter ko‘rishi modellarini NVIDIA Jetson, Qualcomm Snapdragon yoki boshqa chekka tezlatkichlarda optimallashtirish va joylashtirish tajribasi.
- Amerika Qo‘shma Shtatlarida ishlash uchun qonuniy ruxsat.
Imtiyozlar
- Raqobatbardosh kompensatsiya.
- Ilk bosqichdagi kompaniyada ulushga ega bo‘lish imkoniyati.
- Tez harakatlanuvchi startap muhitida mazmunli mas’uliyat.
- Katta muhandislar sezilarli texnik ta’sirga ega bo‘lgan kichik va tajribali jamoa bilan ishlash imkoniyati.
- Ishingiz orqali yo‘l xavfsizligini yaxshilash va insonlar hayotini saqlashga hissa qo‘shish imkoniyati.