Perception Engineer

О Sauron: В компании Sauron мы занимаемся разработкой будущего домашней безопасности. Традиционные решения больше не соответствуют современным требованиям владельцев домов в области комплексной защиты и контроля. Наш подход является преобразующим, сочетая в себе продвинутый ИИ, инновационные технологии датчиков и нелетальные средства защиты, чтобы создать новый вид систем безопасности для дома. Получив поддержку известных в индустрии людей, таких как Кевин Харц, и обеспеченные сидовым финансированием в размере 18 миллионов долларов от ведущих инвесторов, таких как 8VC и Garret Langley, Sauron устанавливает новый стандарт в области безопасности дома.

В качестве инженера по восприятию в Sauron, вы будете играть ключевую роль в разработке основных технологий, которые лежат в основе наших продуктов домашней безопасности. Вы будете сосредоточены на создании надежных аппаратных систем, предназначенных для безупречной работы в различных условиях окружающей среды. Эта позиция идеально подходит для кого-то, кто владеет как традиционными техниками компьютерного зрения, так и современными методологиями машинного обучения.

• Возглавлять процесс сбора данных, их маркировки и управления, необходимых для обучения и совершенствования моделей машинного обучения.
• Разработка передовых систем восприятия для улучшения нашего минимально жизнеспособного продукта (MVP), положив начало созданию безопасной линейки продуктов.
• Разработка продвинутых функций обнаружения, сегментации и отслеживания, а также работа над задачами высокого уровня восприятия с использованием как 2D, так и 3D технологий изображений.

Идеальные кандидаты должны обладать опытом в нескольких из следующих областей:

• Модели машинного обучения, специально предназначенные для задач восприятия, таких как обнаружение, классификация и отслеживание.
• Доказанный опыт работы с перцепцией, основанной на камерах, и оптимизацией моделей, их настройкой и оценкой.
• Знание LiDAR и различных технологий сенсоров высоко ценится.
• Опыт работы с большими языковыми моделями (LLMs), включая визуальные языковые модели (VLMs) для семантического и контекстуального анализа, является преимуществом.
• Навыки калибровки датчиков, включая понимание внут