Старший інженер з машинного навчання, сприймання - автономні транспортні засоби нового покоління

Ми шукаємо досвідченого інженера з машинного навчання для приєднання до нашої команди. Ви будете застосовувати машинне навчання для сприйняття автономних транспортних засобів, розробляючи функції для нашої наступного покоління платформи автономного водіння.

Як частина нашої команди зі сприйняття, ви будете розробляти світового класу рішення зі сприйняття перешкод, розроблюючи новаторські моделі глибокого навчання / машинного навчання, використовуючи великомасштабні дані. Ви будете працювати над підвищенням надійності та точності моделей DNN для сприйняття перешкод, використовуючи різні сенсорні модалітети (такі як камера, радар і лідар) у різних викликаючих сценаріях для здійснення автономного водіння будь-де і будь-коли.

Що вам доведеться робити:

• Командна робота: Посилюйте тісну співпрацю з нашими дослідниками та інженерами, перетворюючи інноваційні дослідження на нашу платформу автономного водіння.

• Дослідження: Занурюйтеся у проблеми 3D сприйняття, наприклад, виявлення 3D об'єктів, відстеження та прогнозування зайнятості. Запропонувати та реалізувати оригінальні та можливі рішення. Оптимізуйте рішення для використання на борту транспортного засобу. Уважно стежте за останніми розробками та технологіями у глибокому навчанні та автономному водінні. Додавати нові методи, техніки та рішення, які можуть поліпшити та вигоду для нашої платформи.

• Експериментування: Плануйте експерименти на зовнішніх та внутрішніх наборах даних AV ретельно. Проводьте експерименти та аналізуйте результати, щоб одержати важливі висновки.

• Документація: Широко документуйте методології, висновки та результати для підтримки обміну знаннями, майбутнього розвитку та відтворюваності.

Що нам потрібно побачити:

• Освіта рівня магістра або кандидата наук з інженерії або комп'ютерних наук з акцентом на глибоке навчання, штучний інтелект або суміжну область, або еквівалентний досвід.

• Відмінні письмові та усні комунікаційні навички разом з сильними соціальними навичками.

• 5+ років практичного досвіду застосування машинного навчання для вирішення реальних проблем.

• Значний досвід програмування на Python, доповнений навичками проектування програмного забезпечення.

• Досвід роботи з глибоким навчанням нейронних мереж, вивченням та оптимізацією на провідних фреймворках (наприклад, Pytorch, Tensorflow, TensorRT)

• Практичний досвід роботи в інженерії програмного забезпечення при проектуванні великих і складних систем.

• Виняткове розуміння математичних основ машинного та глибокого навчання.

• Самомотивація, командний дух та бажання вчити нове та вирішувати складні проблеми.

Шляхи для того, аби виділитися серед інших:

• Практичний досвід в AV: Показовий практичний експеримент та проекти в області автономного водіння. Досвід у впровадженні особливостей до AV стеків або суміжних продуктів.

• Дослідницький досвід: Відповідні опубліковані дослідження, зокрема інстинктивні задачі сприйняття для автономного водіння, загальне комп'ютерне зору та машинне навчання. Досвід перемоги в автономних викликах для автономного водіння або продукція SOTA результатів на бенчмарках та дошках лідерів.

• Поглиблене знання моделей: Досвід роботи з трансформерами та іншими моделями візуального розпізнавання, особливо моделі для 2d/3d виявлення об'єктів та відстеження. Знайомство з рішеннями і техніками сприйняття з перспективою пташиного погляду та загальні набори інструментів та бібліотеки, такі як MMDetection3D.

• Міжфункціональний співробітник і розв'язувач проблем.

Інтелектуальні машини, які працюють за допомогою комп'ютерів з штучним інтелектом, здатних навчатися, мислити і взаємодіяти з людьми, вже не належать до області наукової фантастики. GPU Deep Learning поклав початок тому, що машини могли навчатися, сприймати, мислити та розв'язувати проблеми. Тепер GPU NVIDIA працюють на алгоритми глибокого навчання, моделюючи людський інтелект, і функціонують як мозок комп'ютерів, роботів і самокерованих автомобілів, які можуть сприймати та розуміти світ.

Початковий діапазон зарплати від 144,000 USD до 333,500 USD. Вашу основну заробітну плату буде встановлено на основі вашого місцеположення, досвіду і заробітної плати для співробітників на схожих посадах.