
A Swan szakértő gépi tanulási mérnököt keres mély számítógépes látás, modelloptimalizálás és alacsony költségű beágyazott rendszerekre történő telepítési tapasztalattal, aki valós idejű alkalmazásokhoz tervez, tanít és optimalizál deep learning modelleket.
Feladatok
- ▹Számítógépes látás modelleket tervez, fejleszt és optimalizál valós idejű alkalmazásokhoz beágyazott rendszereken
- ▹Modellkompressziós technikákat (kvantálás, pruning, knowledge distillation) implementál a teljesítmény javítására alacsony fogyasztású hardveren
- ▹Gépi tanulási modelleket telepít beágyazott platformokra (ARM, NVIDIA Jetson, Qualcomm vagy egyedi ASIC-ok)
- ▹Tiszta, hatékony, jól dokumentált kódot ír Python és C++ nyelven, ML keretrendszerekkel (TensorFlow, PyTorch, ONNX)
- ▹SLAM, objektumdetekciós, követési és feature-extraction modelleket fejleszt és finomhangol nagy hatékonyságra
- ▹Együttműködik cross-funkcionális csapatokkal az ML modellek termelési rendszerekbe integrálásában
- ▹Benchmarkolja és profilozza az ML modelleket, optimalizálásokat azonosít beágyazott hardveren
- ▹Kutatja és alkalmazza a legújabb ML technikákat a valós idejű teljesítmény javítására korlátozott erőforrású környezetekben
Elvárások
- ▹MSc vagy PhD diploma informatika, villamosmérnöki, gépi tanulás vagy kapcsolódó területen
- ▹5+ év tapasztalat gépi tanulásban, deep learningben és számítógépes látásban
- ▹Kiterjedt tapasztalat optimalizált deep learning modellek tervezésében és telepítésében valós alkalmazásokhoz
- ▹Jártasság TensorFlow, PyTorch, ONNX, TensorRT és más ML keretrendszerekben
- ▹Erős tapasztalat modellkvantálásban, pruningban, knowledge distillationban és hardveres gyorsításban
- ▹Szilárd programozási készség Python és C++ nyelven, szoftveroptimalizálási ismerettel
- ▹Ismeretség beágyazott platformokkal (NVIDIA Jetson, Raspberry Pi, ARM Cortex, Qualcomm AI-gyorsítók)
- ▹Tapasztalat hardver-tudatos modelloptimalizálásban a következtetési sebesség maximalizálására
- ▹Erős problémamegoldó képesség komplex technikai kihívásokra, önálló munkával
Előny
- ▹Tapasztalat valós idejű SLAM-ben, vizuális odometriában és több-szenzoros fúzióban
- ▹Alacsony szintű hardveres gyorsítás ismerete (CUDA, OpenCL vagy specializált ML-gyorsítók)
- ▹Ismeretség robotikai keretrendszerekkel (ROS) ML-modellek integrálásához
- ▹Háttér edge AI telepítésekben, mobil és IoT eszközök hálózat-optimalizálásában
Soft skillek
Önálló, komplex technikai problémamegoldásKutatói szemlélet és folyamatos tanulásPrecizitás a teljesítményoptimalizálásbanCross-funkcionális együttműködés
Amit kínálunk
- ▹Elsőosztályú egészség-, fog-, látás-, rövid- és hosszútávú rokkantsági, valamint életbiztosítás, teljes munkavállalói fedezettel és részleges hozzátartozói fedezettel
- ▹Rugalmas/ésszerű szabadság és betegszabadság
- ▹401(k) nyugdíjprogram, FSA, HSA és közlekedési juttatás
A munkáltatóról
A Swan a védelem és az ipar jövőjét szállítja skálázható autonóm termékeken keresztül. A céget vezető védelmi kockázatitőke-befektetők, köztük az a16z American Dynamism alapja támogatják.
Végzettség: MSc/PhD informatika, villamosmérnöki, gépi tanulás vagy kapcsolódó terület
Hasonló állások

Állás
Software Engineer - All Levels
Allen Control Systems
AI/MLCpp
+3
94 000–332 000 USD/év
bruttó
🏢 Helyszíni
Austin
🗣️ EN

Állás
Software Engineer - Triton
Graphcore
AI/MLCpp
💰 Bér: nincs megadva
🏢 Helyszíni
Gdańsk
🗣️ EN

Állás
AI developer
Synteda AB
AI/MLCpp
+9
💰 Bér: nincs megadva
🏢 Helyszíni
Göteborg
🗣️ EN

Állás
AI Systems Software Engineer - Neuromorphic Computing
Intel
AI/MLCpp
+1
128 880–211 200 USD/év
bruttó
🏢 Helyszíni
🗣️ EN

Állás
AI in RAN System Developer
Ericsson
AI/MLCppLlm
+1
129 500–170 100 USD/év
bruttó
🏢 Helyszíni
Luleå
🗣️ EN

Állás
Software Developer
Zenseact AB
AI/MLCpp
+2
💰 Bér: nincs megadva
🏢 Helyszíni
Göteborg
🗣️ EN