Інженер-програміст, сприйняття та бачення

Наша місія
Ми в Laelaps AI вважаємо, що робототехніка вступає в трансформаційне десятиліття, подібне до появи Інтернету. Прогрес у сфері штучного інтелекту, хмарних обчислень і апаратного забезпечення змінює можливості автономних систем. Наша місія полягає в створенні інтелектуального програмного забезпечення, яке забезпечує фізичну безпеку в реальному світі, дозволяючи роботам і датчикам виконувати небезпечні та критичні завдання, які люди не повинні виконувати. Створюючи рівень оркестровки для інтелектуальної безпеки, ми прагнемо створити безпечніший, захищеніший і стійкіший світ.
Ми сильна команда засновників, що базується в Цюріху, за підтримки далекоглядних інвесторів і радників. Ми створюємо майбутнє безпеки вже сьогодні!
Роль
Як інженер комп’ютерного бачення, ви будете створювати та володіти системами сприйняття, що стоять за нашою багатосенсорною системою спостереження та робототехніки. Це перш за все роль розробника: ви починаєте з найкращих наявних моделей, готових, де вони виконують свою роботу, і пройшли навчання в компанії, де вони не роблять, і перетворюєте їх на надійні системи в реальному часі, які виявляють, відстежують і повторно ідентифікують об’єкти за допомогою камер і ефективно працюють на периферійному обладнанні. Ми не так дбаємо про нові документи, а більше про те, чи працює те, що ви створюєте, на живому сайті та продовжує працювати.

Над чим ви працюватимете

• Розробляйте та транспортуйте систему повторної ідентифікації об’єктів між камерами (ReID) для людей і транспортних засобів у розподілених мережах камер за будь-яких умов освітлення та навколишнього середовища.

• Створюйте високопродуктивні конвеєри виявлення об’єктів і відстеження кількох об’єктів, які проходять через багато одночасних відеопотоків.

• Інтегруйте та адаптуйте моделі візуальної мови (VLM) для виявлення відкритого словника, розуміння сцени та ситуаційної обізнаності з оператором.

• Володійте прийомом відео та потоковим шляхом (RTSP, WebRTC) від камери до моделі, звертаючи увагу на затримку, стійкість і обробку пропущених кадрів.

• Оптимізуйте та розгортайте моделі на периферійному обладнанні: TensorRT, квантування (INT8/FP16), скорочення та інші методи для досягнення цілей у реальному часі на пристроях Jetson і периферійних пристроях.

• Оцініть, налаштуйте та інтегруйте існуючі моделі з відкритим вихідним кодом і комерційні моделі, а також навчіть користувацькі моделі, коли готові варіанти не вистачають, знаючи, коли кожен з них є правильним.

• Тісно співпрацюйте з командами програмного забезпечення та робототехніки, щоб результати сприйняття забезпечували автономію та попередження.

Кого ми шукаємо
Ми шукаємо сильного інженера, який впроваджував у виробництво системи комп’ютерного бачення або ML, в ідеалі, у втіленому, багатокамерному чи мультимодальному режимі. Ви ретельно думаєте про дані, оцінку та про те, де моделі порушуються через обмеження реального світу. Ви щасливі, беручи наявну найсучаснішу модель і виконуючи непривабливу роботу, щоб зробити її швидкою, надійною та придатною для розгортання на апаратному забезпеченні, і однаково щасливі тренувати свою власну, коли ніщо готове не підходить. Ви оцінюєте успіх тим, чи працює система на сайті, а не новизною.

Ваша історія:

• Перевірений досвід створення та доставки систем комп’ютерного зору або машинного навчання у виробництво (3 роки або еквівалентна глибина).

• Глибоке розуміння методів SOTA для ReID між камерами, виявлення об’єктів і відстеження кількох об’єктів.

• Практичний досвід роботи з VLM і робоче розуміння поточного ландшафту моделей.

• Тверде розуміння потокового відео в реальному часі (RTSP, WebRTC) і реалії багатопотокових конвеєрів.

• Досвід перенесення моделей від прототипу до розгортання на периферійному обладнанні: TensorRT, квантування, налаштування затримки.

• Сильні навички роботи з Python і PyTorch (або JAX) із мисленням розробника систем: ви надсилаєте робочі системи, будуючи на основі SOTA та навчаючи власні за потреби.

• Широка ML-грамотність за межами бачення та надійна гігієна розробки програмного забезпечення: контроль версій, відтворюваність, дисципліна оцінювання.

• Сильні навички конвеєра даних: кураторство, очищення, маркування та керування великими наборами даних зображень і відео.

Приємно мати:

• Досвід роботи з NVIDIA DeepStream.

• Досвід MLOps: версії моделі, CI/CD для ML, моніторинг розгорнутих моделей у польових умовах.

• Знайомство з конвеєрами на основі RAG і LLM та інтеграція їх у більш широку систему.

• Досвід роботи в системах спостереження, робототехніки або критично важливих для безпеки/захисних системах, включаючи локальне розгортання або розгортання з повітряним розривом.

• Публікації на найкращих майданчиках (ICCV, CVPR, ICLR, NeurIPS) є плюсом, але не очікується. Ми більше цінуємо надіслані системи.

Що ми пропонуємо

• Право власності: ви перший у черзі, щоб створити та очолювати команду, яку ви допомагаєте найняти.

• Місія: автономна безпека, яка забезпечує безпеку людей і критично важливих сайтів, у тому числі під час оборони.

• Кар’єрний шлях: місце на першому поверсі зі справжньою злітно-посадковою смугою. Доведіть свою цінність, і у вас не буде перешкод для зростання.

• Команда: працюйте безпосередньо зі співзасновниками рівня PhD в галузі штучного інтелекту, робототехніки та фізики разом із сильною (і веселою) командою засновників.

• Компенсація: конкурентоспроможний капітал/пакет зарплати

• Культура: невелика міжнародна команда засновників, яка серйозно ставиться до створення, але не сприймає себе надто серйозно.

Знайдіть роботу в Швейцарії на Arbeitnow

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