Szukamy Junior Edge AI Engineera, który chce rozwijać swoje kompetencje przy optymalizacji oraz wdrażaniu modeli sztucznej inteligencji na platformach embedded wykorzystywanych w nowoczesnym systemie i autonomicznych platformach bezzałogowych. To stanowisko jest przeznaczone dla osoby zainteresowanej Edge AI, optymalizacją modeli Machine Learning oraz wdrażaniem algorytmów AI na urządzeniach pracujących w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Będziesz współpracować z doświadczonymi specjalistami AI, Machine Learning, Hardware oraz zespołami odpowiedzialnymi za rozwój oprogramowania operacyjnego i platform sprzętowych. Dołączysz do zespołu odpowiedzialnego za przygotowanie modeli AI do pracy w środowiskach embedded, gdzie wydajność, niezawodność oraz przewidywalny czas działania mają kluczowe znaczenie.

• Współudział w optymalizacji modeli Machine Learning i Deep Learning do pracy na platformach embedded.
• Współpraca przy wdrażaniu modeli AI na komputerach pokładowych, takich jak NVIDIA Jetson oraz innych platformach Edge AI.
• Udział w pomiarach wydajności modeli, obejmujących:liczbę przetwarzanych klatek na sekundę (FPS),opóźnienia inferencji,wykorzystanie pamięci,wykorzystanie CPU i GPU.
• Współpraca przy analizie i optymalizacji skuteczności działania modeli w środowisku produkcyjnym.
• Weryfikacja stabilności inferencji oraz monitorowanie jakości klasyfikacji i detekcji.
• Udział w przygotowywaniu benchmarków porównujących wydajność różnych modeli oraz konfiguracji sprzętowych.
• Współpraca przy integracji modeli AI z komponentami rozwijanymi w Rust, Java oraz TypeScript.
• Tworzenie dokumentacji technicznej oraz raportów z przeprowadzonych testów wydajnościowych.
• Współpraca z zespołami AI, Machine Learning, Hardware, Backend oraz Architektury Systemu.

• Poszukujemy osoby, która:posiada podstawową znajomość języka Python,
• zna podstawy Machine Learning oraz Deep Learning,
• posiada podstawową znajomość bibliotek PyTorch lub TensorFlow,
• interesuje się wdrażaniem modeli AI na platformach embedded,
• rozumie podstawowe zagadnienia związane z optymalizacją wydajności modeli,
• posiada podstawową wiedzę dotyczącą systemu Linux,
• zna podstawy Docker,
• potrafi pracować z systemem kontroli wersji Git,
• chce rozwijać się w obszarze Edge AI oraz systemów czasu zbliżonego do rzeczywistego.

• podstawowa znajomość NVIDIA Jetson,
• zainteresowanie TensorRT, ONNX Runtime lub OpenVINO,
• podstawowa znajomość CUDA,
• zainteresowanie optymalizacją modeli Computer Vision,
• podstawowa znajomość narzędzi do profilowania wydajności,
• doświadczenie zdobyte podczas projektów studenckich, praktyk lub projektów własnych,
• zainteresowanie autonomicznymi platformami bezzałogowym,
• zainteresowanie rozwiązaniami Edge AI wykorzystywanymi w środowiskach mission-critical.

• Dołączysz do zespołu rozwijającego rozwiązania Edge AI wykorzystywane w nowoczesnym systemie oraz autonomicznych platformach bezzałogowych, odpowiedzialne za realizację algorytmów sztucznej inteligencji bezpośrednio na urządzeniach pracujących w wymagających warunkach operacyjnych. Będziesz zdobywać praktyczne doświadczenie w optymalizacji modeli, analizie wydajności, wdrażaniu rozwiązań AI na platformach embedded oraz ocenie jakości inferencji w środowiskach czasu zbliżonego do rzeczywistego. Zapewniamy wsparcie doświadczonych specjalistów, możliwość rozwoju kompetencji w obszarze Edge AI oraz udział w projektach wykorzystujących nowoczesne technologie stosowane w systemach mission-critical. Jeżeli chcesz rozwijać swoją karierę jako Edge AI Engineer i współtworzyć inteligentne rozwiązania dla autonomicznych systemów, zapraszamy do naszego zespołu.

6000 - 8500 PLN

Curriculum vitae