DSP/AI/ML Staff Engineer

Opis firmy:

Qorvo (Nasdaq: QRVO) jest wiodącym dostawcą innowacyjnych rozwiązań półprzewodnikowych, zaprojektowanych w celu tworzenia lepszego świata. Wykorzystujemy przywództwo w produktach i technologiach, wiedzę na poziomie systemów oraz globalne możliwości produkcyjne, aby szybko rozwiązywać najbardziej złożone wyzwania techniczne naszych klientów. Qorvo działa w różnych, szybko rosnących segmentach, w tym elektroniki konsumenckiej, smart home/IoT, motoryzacji, EV, urządzeń zasilanych akumulatorami, infrastruktury sieciowej, opieki zdrowotnej i przemysłu lotniczego/obronnego. Dowiedz się więcej o tym, jak nasz zróżnicowany i innowacyjny zespół pomaga łączyć, chronić i zasilać naszą planetę.

Szukamy wykwalifikowanego Starszego Inżyniera ds. Przetwarzania Sygnałów/SI/Uczenia Maszynowego do dołączenia do naszego Zespołu Systemów i Badań Analogowych Wysokiej Wydajności. Rola ta wiąże się z opracowywaniem innowacyjnych aplikacji osadzonych uczenia maszynowego do zarządzania energią, takich jak inteligentne systemy zarządzania akumulatorami Qorvo i inteligentne systemy sterowania silnikami.

Główne obowiązki:

• Prowadzenie definicji i opracowywania algorytmów osadzonych uczenia maszynowego do zastosowań zarządzania energią.
• Udział w zbieraniu danych, trenowaniu modeli, testowaniu modeli i wdrażaniu algorytmów osadzonych uczenia maszynowego.
• Wsparcie w opracowywaniu niestandardowego oprogramowania i sprzętu wspierającego aplikacje uczenia maszynowego.
• Współpraca z jednostkami biznesowymi nad wdrażaniem i wyznaczaniem kierunków zgodnych z strategicznymi celami korporacyjnymi.
• Koordynacja z zespołami badawczo-inżynierskimi w zakresie narzędzi i przepływów pracy związanych z uczeniem maszynowym.
• Wsparcie i szkolenie zespołów inżynieryjnych oraz zespołów ds. aplikacji w zakresie uczenia maszynowego.
• Zapewnienie bezpieczeństwa i zgodności z odpowiednimi standardami korporacyjnymi i przepisami.

Kluczowe wymagania:

• Tytuł magistra lub doktora z informatyki, elektryki lub inżynierii komputerowej, lub z pokrewnej dziedziny.
• 10-15 lat doświadczenia na stanowisku związanym z rozwojem uczenia maszynowego, najlepiej w aplikacjach zarządzania akumulatorami lub sterowania silnikami.
• Znajomość komercyjnych i otwartych pakietów uczenia maszynowego oraz narzędzi AutoML.
• Doświadczenie z modelami osadzonymi uczenia maszynowego, takimi jak SVN, CNN, DNN, kNN, K-means, drzewa decyzyjne, lasy losowe i metody ensemble.
• Znajomość przepływów danych, pipeline'ów i cykli rozwoju MLOps w uczeniu maszynowym.
• Doświadczenie z algorytmami przetwarzania sygnałów i ich implementacją.
• Zrozumienie systemów mikroprocesorowych i mikrokontrolerów.
• Doświadczenie z systemami zarządzania akumulatorami, technikami pomiaru paliwa oraz systemami sterowania silnikami.
• Biegłość w C, Pythonie i Matlabie.
• Zdolność do szybkiego przyswajania nowych technologii, ję