Orca AI phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo và thị giác máy tính cho các ngành hàng hải, vận tải và logistics. Các sản phẩm SeaPod và FleetView của công ty hỗ trợ hoạt động vận tải biển tự hành bằng cách nâng cao nhận thức tình huống của thủy thủ đoàn, tự động hóa chức năng quan sát và cung cấp thông tin chuyên sâu theo thời gian thực về hoạt động vận hành. Công ty tập trung hỗ trợ các đơn vị khai thác vận tải biển đưa ra quyết định điều hướng an toàn hơn, cải thiện hiệu quả và thúc đẩy hoạt động hàng hải bền vững hơn.
Kỹ sư Thị giác Máy tính Biên tại Israel (Làm việc Kết hợp)
Phát triển và tối ưu các hệ thống thị giác máy tính thời gian thực cho công nghệ an toàn hàng hải của Orca AI. Cải thiện tốc độ suy luận, độ tin cậy và khả năng quan sát trên phần cứng được triển khai trên tàu.
Mô tả
- Phát triển và tối ưu các pipeline thị giác máy tính thời gian thực xử lý video hàng hải trực tiếp trên các hệ thống biên
- Chuyển đổi các mô hình nghiên cứu thành các thành phần đáng tin cậy, sẵn sàng cho môi trường sản xuất và được triển khai trên tàu
- Cải thiện hiệu suất suy luận thông qua lượng tử hóa, cắt tỉa và tối ưu hóa ở cấp độ đồ thị
- Phân tích và tối ưu toàn bộ pipeline đa camera, bao gồm tiếp nhận video, tiền xử lý, suy luận và hậu xử lý
- Tìm kiếm và giải quyết các điểm nghẽn hiệu suất liên quan đến CPU, GPU, bộ nhớ và việc phối hợp pipeline
- Đánh giá và giải thích các đánh đổi giữa độ trễ, độ chính xác, độ ổn định và mức sử dụng tài nguyên
- Thiết kế các pipeline dữ liệu và suy luận đáng tin cậy từ video đến đầu ra, cung cấp thông tin hữu ích cho thủy thủ đoàn
- Xây dựng quy trình benchmark và đánh giá để đo lường hiệu suất đầu cuối và đưa ra quyết định phát hành
- Phát triển khả năng quan sát và quy trình gỡ lỗi cho các hệ thống sản xuất
- Thiết lập và duy trì các giao diện được định nghĩa rõ ràng giữa mã nghiên cứu và phần mềm sản xuất
- Phối hợp với các nhóm nghiên cứu và backend để đưa các mô hình mới vào môi trường sản xuất
- Cải thiện hiệu quả và độ tin cậy của hệ thống trong giới hạn của phần cứng và môi trường chạy
Yêu cầu
- Có ít nhất năm năm kinh nghiệm xây dựng các hệ thống sản xuất, trong đó có từ hai năm trở lên tập trung vào thị giác máy tính hoặc pipeline video thời gian thực
- Có kinh nghiệm thực tiễn trong phát triển và vận hành các hệ thống thị giác máy tính hoặc học sâu trong môi trường sản xuất
- Thành thạo C++ hiện đại ở trình độ nâng cao, bao gồm lập trình đa luồng và thời gian thực, cùng với kinh nghiệm vững về Python
- Có kinh nghiệm phát triển cho các nền tảng biên hoặc nhúng như NVIDIA Jetson
- Hiểu biết vững về các công nghệ tối ưu hóa suy luận như CUDA, TensorRT, ONNX, GStreamer hoặc DeepStream, cùng các giới hạn về CPU, GPU, bộ nhớ và độ trễ
- Có phương pháp tối ưu hóa và tinh chỉnh hiệu suất dựa trên việc profiling
- Có khả năng gỡ lỗi các hệ thống phức tạp và đánh giá hành vi trong môi trường thực tế nhiều nhiễu
- Kinh nghiệm xây dựng các pipeline dữ liệu hoặc suy luận tùy chỉnh, hiệu suất cao là một lợi thế lớn
- Quen thuộc với việc hợp nhất dữ liệu đa cảm biến, chẳng hạn kết hợp dữ liệu camera và radar, là một lợi thế lớn
- Kinh nghiệm triển khai và vận hành các mô hình học máy trong môi trường sản xuất là một lợi thế lớn
- Kinh nghiệm tối ưu hóa cấp thấp hoặc tinh chỉnh hiệu suất C++ là một lợi thế lớn
- Có kinh nghiệm thực tế trong tối ưu hóa suy luận mô hình bằng TensorRT, ONNX Runtime, lượng tử hóa, cắt tỉa hoặc các phương pháp tương đương là một lợi thế lớn