DSP/AI/ML Staff Engineer

Огляд компанії:

Qorvo (Nasdaq: QRVO) є провідним постачальником інноваційних напівпровідникових рішень, розроблених для створення кращого світу. Ми використовуємо лідерство в продуктах і технологіях, експертні знання на системному рівні та глобальні виробничі можливості, щоб швидко вирішувати найскладніші технічні виклики наших клієнтів. Qorvo працює у різноманітних, швидкозростаючих сегментах, включаючи побутову електроніку, розумний дім/Інтернет речей (IoT), автомобільну галузь, електромобілі, акумуляторні прилади, інфраструктуру мереж, охорону здоров'я та аерокосмічну/оборонну галузь. Дізнайтеся більше про те, як наша різноманітна та інноваційна команда допомагає з'єднувати, захищати та енергозабезпечувати нашу планету.

Ми шукаємо досвідченого старшого інженера зі сигналів/AI/ML, щоб приєднатися до нашої групи високопродуктивних аналогових систем та досліджень. Ця роль передбачає розробку інноваційних вбудованих додатків машинного навчання для управління живленням, таких як інтелектуальні системи управління акумуляторами та інтелектуальні системи керування двигунами Qorvo.

Основні обов'язки:

• Очолювати визначення та розробку вбудованих алгоритмів ML для додатків управління живленням.
• Сприяти збору даних, тренуванню моделей, тестуванню моделей та впровадженню вбудованих алгоритмів ML.
• Допомагати у розробці користувальницького програмного та апаратного забезпечення для підтримки додатків ML.
• Співпрацювати з бізнес-підрозділами щодо впровадження та дорожніх карт, що відповідають корпоративним стратегіям.
• Координувати роботу з дослідницькими та інженерними командами щодо інструментів та робочих процесів ML.
• Надавати підтримку та навчання з ML для інженерних та прикладних команд.
• Забезпечити безпеку та відповідність корпоративним стандартам та регулюючим вимогам.

Ключові вимоги:

• Ступінь магістра або доктора наук у галузі комп'ютерних наук, електротехніки або комп'ютерної інженерії або суміжній галузі.
• 10-15 років досвіду в ролі розробника ML, бажано в додатках управління акумуляторами або керуванням двигунами.
• Знання комерційних та відкритих пакетів ML та інструментів AutoML.
• Досвід роботи з вбудованими моделями ML, такими як SVN, CNN, DNN, kNN, K-means, дерева рішень, випадкові ліси та методи ансамблю.
• Знання потоків даних ML, конвеєрів та циклів розробки MLOps.
• Досвід роботи з алгоритмами обробки сигналів та їх реалізацією.
• Розуміння систем мікропроцесорів та мікроконтролерів.
• Досвід роботи з системами управління акумуляторами, методами визначення рівня заряду та системами керування двигунами.
• Володіння мовами програмування C, Python і Matlab.
• Здатність швидко навчатися новим технолог