Mobileye phát triển các hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến và công nghệ lái xe tự hành cho ngành công nghiệp ô tô. Công ty kết hợp thị giác máy tính, trí tuệ nhân tạo, phần cứng độc quyền và phần mềm để hỗ trợ an toàn phương tiện trong nhiều ứng dụng, từ hỗ trợ người lái đến vận hành tự hành. Các hệ thống của Mobileye đã được triển khai trên hơn 190 triệu phương tiện, cho thấy vai trò của công ty trong việc đưa các công nghệ ô tô dựa trên thị giác vào sản xuất quy mô lớn.
Chuyên gia nghiên cứu học sâu cấp cao, xe tự hành
Nghiên cứu và phát triển các hệ thống học sâu cho xe tự hành của Mobileye, bao gồm mạng nơ-ron quy mô lớn dành cho chip EyeQ. Cải thiện hiệu suất mô hình và đưa các kết quả nghiên cứu vào sản xuất.
Mô tả
- Phát triển và huấn luyện các mô hình học sâu được tối ưu hóa cho chip EyeQ tùy chỉnh của Mobileye.
- Tạo các mạng nơ-ron đa nhiệm quy mô lớn cho hệ thống lái xe tự hành của Mobileye.
- Giải quyết các bài toán học sâu đầu cuối và triển khai giải pháp trong các hệ thống thực tế.
- Thiết kế kiến trúc mô hình mới và áp dụng các phương pháp huấn luyện tiên tiến.
- Tối ưu hóa hiệu suất mô hình trong những giới hạn nghiêm ngặt.
- Phối hợp với các nhóm phần mềm và phần cứng để đưa nghiên cứu vào các hệ thống sản xuất.
- Góp phần định hình kiến trúc mạng nơ-ron cốt lõi được sử dụng trong các sản phẩm xe tự hành chủ lực của Mobileye.
Yêu cầu
- Có bằng tiến sĩ về khoa học máy tính hoặc lĩnh vực liên quan; ứng viên có bằng thạc sĩ với năng lực xuất sắc cũng có thể được xem xét.
- Có ít nhất 4 năm kinh nghiệm thực tiễn phát triển thuật toán học sâu bằng Python.
- Có kinh nghiệm xây dựng quy trình học sâu đầu cuối, bao gồm chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện, đánh giá và triển khai.
- Thành thạo ít nhất một khung học sâu, chẳng hạn như TensorFlow hoặc PyTorch.
- Có kỹ năng giải quyết vấn đề tốt và định hướng nghiên cứu.
- Kinh nghiệm trong ngành về học sâu hoặc phát triển phần mềm là một lợi thế.
- Am hiểu về tối ưu hóa mô hình có xét đến phần cứng là một lợi thế.
- Có kinh nghiệm với các nền tảng đám mây như AWS, Docker và môi trường Linux là một lợi thế.
- Có ấn phẩm hoặc đóng góp trong lĩnh vực học sâu, tìm kiếm kiến trúc mạng nơ-ron, chưng cất tri thức hoặc học đa nhiệm là một lợi thế.