Edge AI Computing Solutions Intern

OnLogic est à la recherche d'un stagiaire très motivé et talentueux pour rejoindre notre équipe dynamique. C'est une opportunité unique d'acquérir une expérience pratique dans l'évaluation et l'optimisation des charges de travail IA sur diverses plateformes et architectures de calcul à la périphérie. Si vous avez une solide compréhension de la modélisation IA et de l'architecture informatique, nous voulons vous entendre !

Évaluer les performances de diverses charges de travail IA telles que la détection d'objets, la classification d'images et le traitement du langage naturel sur différentes plateformes de calcul à la périphérie. Cela inclut de travailler avec des CPU, GPU, NPU et autres accélérateurs matériels IA.

Optimiser les modèles IA pour des plateformes de calcul à la périphérie spécifiques en tenant compte de facteurs tels que le taux d'images par seconde, la consommation d'énergie et les contraintes de taille. Acquérir de l'expérience dans l'utilisation de divers équipements de laboratoire tels que les outils de mesure de puissance et la construction de configurations informatiques personnalisées.

Préparer des rapports détaillés résumant les résultats des efforts d'évaluation et d'optimisation. Cela comprend des benchmarks de performance, des recommandations et des compromis. Présenter ces résultats à l'équipe et aux parties prenantes.

S'amuser beaucoup dans un environnement d'équipe agréable !

Notre équipe Solutions IA de Périphérie aide les clients à adopter l'IA dans leurs applications pour obtenir des améliorations en termes de qualité, d'efficacité ou de sécurité. Notre succès dépend de la collaboration, de la pensée créative et du maintien à la pointe de la technologie. En savoir plus sur la vie chez OnLogic.

• Actuellement en train de poursuivre un diplôme en informatique, génie électrique ou dans un domaine connexe.
• Solide compréhension des algorithmes IA, des frameworks de deep learning (par exemple, TensorFlow, PyTorch) et des principes d'apprentissage automatique.
• Expérience en programmation Python et avec les bibliothèques de data science courantes.
• Familiarité avec les concepts de calcul à la périphérie, les architectures matérielles et les techniques d'optimisation des performances.
• Familiarité avec les technologies de conteneurisation (par exemple, Docker, Kubernetes).
• Excellentes compétences analytiques, de résolution de problèmes et de communication.
• Capacité démontrée à prospérer dans un environnement de travail au rythme rapide.
• La connaissance des techniques de vision par ordinateur et/ou de traitement du langage naturel est un plus.

• Une personne orientée vers les tâches, avec une excellente attention aux détails.
• Excellentes compétences en communication écrite et verbale.
• Autonome avec la capacité de résoudre des problèmes de manière créative et stratégique.

OnLogic est en pleine croissance, et nous voulons vous donner la même opportunité de grandir dans votre carrière ! Nous concevons et fabriquons des ordinateurs spécialisés et des solutions matérielles pour les entreprises du monde entier, les aidant à rendre possible ce qui semblait impossible. Nos ordinateurs sont conçus pour fonctionner là où les autres échouent, et notre vision est d'être le premier choix en informatique industrielle.

Notre équipe est composée de solveurs de problèmes ambitieux guidés par des valeurs fondamentales d'ouverture, d'équité, d'innovation et d'indépendance. Nous favorisons une culture de bureau ouverte, offrons des salaires transparents, et encourageons les retours de chaque membre de l'équipe pour nous améliorer continuellement, nous et notre entreprise. OnLogic est un employeur garantissant l’égalité des chances et s’engage à créer un environnement inclusif pour tous les employés.

Pour en savoir plus sur nos valeurs, notre mission et ce que c'est que de travailler chez OnLogic, visitez www.onlogic.com/careers.

La rémunération pour ce stage est de 16 $/heure, avec un engagement pouvant aller jusqu'à 20 heures par semaine pendant le semestre et jusqu'à 40 heures par semaine pendant l'été.

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