Senior Principal AI Engineer (f/m/d)

Предпочтительное местоположение: Мюнхен, Германия
Дата начала работы: Как можно скорее
Срок: Неопределенный

NXP Semiconductors N.V. (NASDAQ: NXPI) является мировым лидером в области решений для высокопроизводительных смешанных сигналов и стандартной продукции, известным своими знаниями в области радиочастот, аналоговых устройств, управления питанием, интерфейсов, безопасности и цифровой обработки. Наши инновации находят применение в широком ряде секторов, включая автомобильную промышленность, идентификацию, беспроводную инфраструктуру, освещение, промышленность, мобильные устройства, потребительскую электронику и вычислительную технику. Имея присутствие в более чем 35 странах и штатом более 45 000 сотрудников, мы сообщаем о годовом доходе, превышающем 10 миллиардов долларов.

Входя в состав нашей организации Главного технологического управления (CTO), вы присоединитесь к команде специалистов в Центре компетенций NXP по ИИ (AICC). Наши команды CTO - основа продуктовых инноваций, предоставляющие передовые решения для продуктов, которые способны чувствовать, думать, соединяться и действовать. Эти команды работают в тесном сотрудничестве с внутренними и внешними заинтересованными сторонами для достижения целей клиентов, способствуя прорывам в технологии Edge AI.

Эта роль, внедренная в глобальную деятельность NXP в области ИИ, работает совместно с бизнес-линиями для разработки и внедрения деструктивных решений Edge AI. Присоединяйтесь к нашему захватывающему сообществу, работающему над передовыми технологиями и далее. Ваши ключевые обязанности будут включать:

• Поддержка использования случаев ИИ/ML от бизнес-линий NXP для максимизации производительности задач и минимизации ресурсных затрат, а также выведение будущих требований к оборудованию и необходимых функций программного обеспечения.
• Идентификация, разработка, оценка и интеграция методов для оптимизации и развертывания нейронных сетей, включая обрезку, передачу знаний, смешанную точность квантования и компрессию на узлах вывода с ограниченными ресурсами с использованием NXP-IP и программных сред.
• Интеграция этих методов в более крупную рамку NXP, включая оптимизацию нейронных сетей без использования данных.