Engineering Manager, Deep Learning

Про нас

У Hayden AI, ми присвячені використанню потужності штучного інтелекту та машинного навчання для революціонізування того, як уряди та бізнес вирішують проблеми реального світу. Наша інноваційна мобільна система сприйняття вирішує все, від контролю смуг руху та зупинок автобусів до впровадження цифрових двійників і далі, дозволяючи нашим клієнтам прискорювати транспортування, підвищувати безпеку на вулицях і сприяти сталому майбутньому.

Що включає ця робота

Як менеджер інженерного відділу, ви керуватимете розробкою та вдосконаленням сучасної системи сприйняття, використовуючи глибоке навчання для практичних застосувань. Ваш досвід у комп'ютерному баченні, глибокому навчанні та керівництві командою буде вирішальним для підвищення продуктивності та забезпечення безшовної інтеграції по всій компанії.

• Керувати усім життєвим циклом розробки системи сприйняття, від концепції до впровадження та постійного вдосконалення.
• Лідирувати та наставляти команду інженерів комп'ютерного бачення та сприйняття в практичній манері.
• Розробляти надійні алгоритми комп'ютерного бачення для виявлення об'єктів, відстеження, семантичної сегментації та класифікації.
• Виступати за розробку та навчання моделей глибокого навчання для складних міських сцен сприйняття та реального часу.
• Співпрацювати із міжфункціональними командами (хмара та пристрій) для безперебійної інтеграції та моніторингу моделей сприйняття.
• Аналізувати дані для виявлення вузьких місць продуктивності та областей для покращення системи.
• Сприяти автоматизації циклів покращення моделей глибокого навчання.
• Ефективно передавати технічні знахідки та ідеї зацікавленим сторонам для підвищення продуктивності.
• Використовувати інструменти візуалізації даних для чіткого представлення складної інформації для прийняття обґрунтованих рішень.

• Кандидат наук чи магістр у робототехніці, машинному навчанні, інформатиці, електротехніці чи суміжній галузі.
• 2+ років досвіду керівництва та управління командами, зосередженими на розробці систем комп'ютерного бачення та сприйняття реального світу з використанням глибокого навчання на краєвих пристроях.
• Досвід у впровадженні цих систем з:
  • Фреймворки глибокого навчання: досвід роботи з PyTorch або TensorFlow (обов'язково), знайомство з обома є плюсом.
  • Бібліотеки комп'ютерного бачення: OpenCV.
  • Інструменти оптимізації впровадження: TensorRT.
• Сильні навички програмування на Python та проектування програмного забезпечення, з досвідом роботи з Pandas.
• Досвід впровадження моделей глибокого навчання на реальних, ресурсно обмежених системах зі прагматичним підходом до вирішення проблем.
• Підтверджений досвід у науці з даних та традиційному машинному навчанні (SVM, Random Forests). Бажаний поперед