Qualcomm Technologies, Inc. to wiodący innowator technologiczny, przesuwający granice możliwości, aby umożliwić doświadczenia nowej generacji i napędzać transformację cyfrową. Jesteśmy zaangażowani w tworzenie inteligentniejszej, połączonej przyszłości dla wszystkich.
Engineering Group > Machine Learning Engineering
Jako inżynier ds. uczenia maszynowego w Qualcomm, będziesz rozwijał i wdrażał zaawansowane techniki, ramy i narzędzia uczenia maszynowego. Twoja praca umożliwi odkrywanie i stosowanie najnowocześniejszych rozwiązań uczenia maszynowego w różnych sektorach technologicznych, w tym produktu mobilnego, brzegowego, samochodowego i IoT. Współpraca z zespołami międzyfunkcyjnymi jest niezbędna do ulepszania zarówno sprzętowych, jak i programowych rozwiązań z zakresu uczenia maszynowego.
Wymagania obejmują jedno z następujących:
- Tytuł licencjata w dziedzinie informatyki, inżynierii, systemów informacyjnych lub pokrewnej dziedziny oraz co najmniej 2 lata odpowiedniego doświadczenia.
- Tytuł magistra w dziedzinie informatyki, inżynierii, systemów informacyjnych lub pokrewnej dziedziny oraz co najmniej 1 rok odpowiedniego doświadczenia.
- Doktorat w dziedzinie informatyki, inżynierii, systemów informacyjnych lub pokrewnej dziedziny.
- 2+ lata doświadczenia z ramach uczenia maszynowego (np. TensorFlow, Caffe, PyTorch, Keras).
- 2+ lata doświadczenia w rozwoju i optymalizacji systemów wbudowanych, szczególnie w specyficznych dziedzinach ML, takich jak NLP czy multimedia.
- Biegłość w językach programowania odpowiednich dla uczenia maszynowego (np. Python, R, C, C++).
- Silne podstawy w statystyce i prawdopodobieństwie (np. prawdopodobieństwo warunkowe, reguła Bayesa).
- 2+ lata doświadczenia w pracy w dużych zorganizowanych strukturach.
- Znajomość niskopoziomowych interakcji między systemami operacyjnymi (np. Linux, Android, QNX) a sprzętem.
- Doświadczenie w rolach wymagających interakcji z wysokim szczeblem zarządzania.
- Stosowanie wiedzy z zakresu uczenia maszynowego w celu ulepszania ram szkoleniowych i narzędzi programowych do wydajności modeli.
- Rozwój sprzętowych rozwiązań uczenia maszynowego, współprojektowanych z oprogramowaniem uczenia maszynowego, do celów zarówno wnioskowania, jak i szkolenia.
- Tworzenie zoptymalizowanego oprogramowania umożliwiającego wdrażanie modeli AI na sprzęcie, takich jak jądra, kompilatory i narzędzia do wydajności modeli.
- Współpraca z członkami zespołu nad wspólnymi projektami projektowo-rozwojowymi.
- Integracja technik uczenia maszynowego w produktach i rozwiązaniach AI w celu wzmocnienia pozycji klientów.
- Prototypowanie i adaptacja skomplikowanych algorytmów uczenia maszynowego, modeli lub ram w zgodzie z mapami drogowymi produktów.
- Przeprowadzanie eksperymentów w celu szkolenia i oceny modeli i oprogramowania uczenia maszynowego niezależnie.
Qualcomm to pracodawca oferujący równe szanse. Jeśli potrzebujesz udogodnień podczas procesu aplikacji lub zatrudnienia z powodu niepełnosprawności, wyślij e-mail na adres myhr.support@qualcomm.com lub zadzwoń na nasz bezpłatny numer