Инженер-программист, восприятие и видение

Наша миссия
В Laelaps AI мы считаем, что робототехника вступает в десятилетие преобразований, подобно приходу Интернета. Достижения в области искусственного интеллекта, облачных вычислений и аппаратного обеспечения меняют возможности автономных систем. Наша миссия — создать интеллектуальное программное обеспечение, обеспечивающее физическую безопасность в реальном мире, позволяя роботам и датчикам выполнять опасные и критические задачи, которые не должны выполнять люди. Разрабатывая уровень оркестрации для интеллектуальной безопасности, мы стремимся создать более безопасный, защищенный и устойчивый мир.
Мы — сильная команда основателей, базирующаяся в Цюрихе и поддерживаемая дальновидными инвесторами и консультантами. Мы создаем будущее безопасности уже сегодня!
Роль
В качестве инженера по компьютерному зрению вы будете создавать и владеть системами восприятия, лежащими в основе нашего комплекса мультисенсорного наблюдения и робототехники. В первую очередь это роль сборщика: вы начинаете с лучших доступных моделей, готовых, где они выполняют свою работу, и обученных собственными силами, где они этого не делают, и превращаете их в надежные системы реального времени, которые обнаруживают, отслеживают и повторно идентифицируют объекты между камерами и эффективно работают на периферийном оборудовании. Нас меньше волнуют новые статьи, а больше — то, работает ли то, что вы создаете, на действующем сайте и продолжает ли работать.

Над чем вы будете работать

• Разработать и внедрить систему повторной идентификации объектов (ReID) между камерами для людей и транспортных средств в распределенных сетях камер при любом освещении и условиях окружающей среды.

• Создайте высокопроизводительные конвейеры обнаружения объектов и отслеживания нескольких объектов, которые одновременно обрабатывают множество видеопотоков.

• Интегрировать и адаптировать модели визуального языка (VLM) для обнаружения открытого словарного запаса, понимания сцены и ситуационной осведомленности оператора.

• Владение путями приема и потоковой передачи видео (RTSP, WebRTC) от камеры к модели, уделяя внимание задержке, устойчивости и обработке пропущенных кадров.

• Оптимизация и развертывание моделей на периферийном оборудовании: TensorRT, квантование (INT8/FP16), сокращение и другие методы для достижения целей в реальном времени на Jetson и устройствах периферийного класса.

• Оценивать, настраивать и интегрировать существующие модели с открытым исходным кодом и коммерческие модели, а также обучать специальные модели, когда готовые варианты не подходят, зная, когда каждый из них является правильным решением.

• Тесно сотрудничать с командами разработчиков программного обеспечения и робототехники, чтобы результаты восприятия обеспечивали последующую автономию и оповещение.

Кого мы ищем
Мы ищем сильного инженера, который запустил в производство системы компьютерного зрения или машинного обучения, в идеале в воплощенной, многокамерной или мультимодальной обстановке. Вы тщательно думаете о данных, оценке и о том, где модели выходят за рамки реальных ограничений. Вы счастливы взять существующую современную модель и выполнить непривлекательную работу по созданию ее быстрой, надежной и развертываемой на оборудовании, и в равной степени счастливы обучать свою собственную, когда ничего готового не подходит. Вы измеряете успех тем, работает ли система на реальном сайте, а не новизной.

Ваше прошлое:

• Подтвержденный опыт создания и внедрения систем компьютерного зрения или машинного обучения в производство (3+ года или эквивалентная глубина).

• Глубокое понимание методов SOTA для межкамерной ReID, обнаружения объектов и отслеживания нескольких объектов.

• Практический опыт работы с VLM и понимание текущего модельного ландшафта.

• Уверенное понимание потокового видео в реальном времени (RTSP, WebRTC) и реалий многопоточных конвейеров.

• Опыт перехода моделей от прототипа к развертыванию на периферийном оборудовании: TensorRT, квантование, настройка задержки.

• Хорошие навыки работы с Python и PyTorch (или JAX) и склад ума системного разработчика: вы поставляете работающие системы, опираясь на SOTA и обучая свои собственные, когда это необходимо.

• Широкая грамотность в области машинного обучения, выходящая за рамки видения, и строгая гигиена разработки программного обеспечения: контроль версий, воспроизводимость, дисциплина оценки.

• Хорошие навыки работы с данными: обработка, очистка, маркировка и управление большими наборами данных изображений и видео.

Приятно иметь:

• Опыт работы с NVIDIA DeepStream.

• Опыт MLOps: управление версиями моделей, CI/CD для машинного обучения, мониторинг развернутых моделей в полевых условиях.

• Знакомство с конвейерами на основе RAG и LLM и их интеграция в более широкую систему.

• Опыт работы в сфере наблюдения, робототехники или критически важных для безопасности/защитных систем, включая развертывание на территории предприятия или с воздушным зазором.

• Публикации на ведущих площадках (ICCV, CVPR, ICLR, NeurIPS) являются плюсом, но не ожидаются. Мы больше ценим поставляемые системы.

Что мы предлагаем

• Право собственности: вы первый в очереди на создание и руководство командой, которую вы помогаете нанять.

• Миссия: автономная система безопасности, обеспечивающая безопасность людей и критически важных объектов, в том числе в обороне.

• Карьерный путь: место на первом этаже с настоящей взлетно-посадочной полосой. Докажите свою ценность, и у вас не будет препятствий для роста.

• Команда: работайте напрямую с соучредителями с докторской степенью в области искусственного интеллекта, робототехники и физики вместе с сильной (и веселой) командой основателей.

• Компенсация: конкурентоспособный пакет акций/зарплаты.

• Культура: небольшая международная команда основателей, которая серьезно относится к строительству, но не относится к себе слишком серьезно.

Найдите работу в Швейцарии на Arbeitnow

Источник: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.ch/jobs/companies/laelaps/software-engineer-perception-vision-zurich-22080).