Principal Engineer, Machine Learning

Analog Devices, Inc. (NASDAQ: ADI) jest globalnym liderem w dziedzinie półprzewodników, który napędza innowacje na Intellignt Edge, łącząc świat fizyczny i cyfrowy. Z przychodami przekraczającymi 12 miliardów dolarów w roku finansowym 2022 oraz około 25 000 pracowników na całym świecie, ADI znajduje się na czele postępów w cyfryzowanych fabrykach, mobilności, cyfrowej opiece zdrowotnej, ograniczaniu skutków zmian klimatycznych oraz niezawodnej łączności.

Maxim Integrated Products, LLC (“Maxim”) zamierza złożyć wniosek o Certyfikat Zatrudnienia Obcokrajowca. Zapraszamy wykwalifikowanych kandydatów do aplikowania na następujące stanowisko:

Stanowisko: Główny Inżynier, Uczenie Maszynowe

Lokalizacja: Dallas, Texas

Obowiązki zawodowe

• Projektowanie, trenowanie i przenoszenie modeli AI na urządzenia o ograniczonych zasobach, korzystając z PyTorch i sprzętu szkoleniowego opartego na CUDA.
• Adaptacja istniejących modeli AI i tworzenie wyspecjalizowanych rozwiązań.
• Opracowywanie oprogramowania w C i optymalizacja algorytmów przetwarzania sygnałów cyfrowych dla wbudowanych mikrokontrolerów.
• Projektowanie i realizacja protokołów zbierania danych dla głębokiego uczenia na różnych zestawach danych, w tym w wizji komputerowej i audio komputerowym.
• Przeprowadzanie badań AI, publikowanie wyników i prezentowanie na konferencjach naukowych i branżowych.
• Opracowywanie wbudowanych akceleratorów AI i projektowanie niestandardowych adaptacji frameworków PyTorch i TensorFlow.
• Współpraca z wewnętrznymi i zewnętrznymi badaczami i inżynierami w celu osiągnięcia celów korporacyjnych.
• Prowadzenie tworzenia nowatorskich algorytmów AI i ich wdrażanie na sprzęcie Analog Devices.
• Częściowa możliwość pracy zdalnej: 2 dni pracy z domu.

Wymagania zawodowe

Doktorat z Inżynierii Elektrycznej (lub zagraniczny odpowiednik) z trzyletnim doświadczeniem, lub tytuł magistra z pięcioletnim doświadczeniem w projektowaniu i wdrażaniu energooszczędnych modeli edge AI. Kluczowe umiejętności obejmują:

• Tworzenie niestandardowych modeli głębokiego uczenia dla audio, wizji i danych temporalnych przy użyciu takich frameworków jak PyTorch, TensorFlow i Keras.
• Zaawansowane techniki szkolenia edge AI, w tym kwantyzacja, destylacja wiedzy i wyszukiwanie architektury neuronowej.
• Wdrażanie i optymalizacja modeli ML na urządzeniach edge z użyciem języków programowania takich jak C/C++ i Java, oraz z pomocą frameworków wdrożeniowych takich jak PyTorch Mobile, ONNX Runtime, Arm NN i CMSIS-NN.
• Pisanie artykułów naukowych i prezentowanie na wydarzeniach akademickich i branżowych w dziedzinie tiny machine learning.
• Opracowywanie algorytmów biomedycznych przy użyciu MATLAB lub Pythona.
• Projektowanie eksperymentów do zbierania regulowanych danych wrażliwych.

**Kwalifikowalne do Programu Poleceń Pracowników**

Aplikuj online na Kariera w Analog Devices i podaj numer referencyjny: R241674.

Wynagrodzenie: $184,000