États-Unis
Nominal
CFD Research Corporation
Ingénieur Senior en Vision par Ordinateur
États-Unis
Dayton, Ohio, United States
PythonAWSDockerKubernetesC++
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos de CFD Research
Depuis sa création en 1987, CFD Research fournit des solutions technologiques innovantes dans les secteurs de l'aérospatiale et de la défense, des sciences biomédicales et de la vie, du renseignement et de la détection, ainsi que de l'énergie et des matériaux. CFD Research a reçu de nombreux prix nationaux pour l'application réussie et la commercialisation de prototypes de technologies de composants/systèmes innovants, de logiciels de simulation multi-physiques, d'analyses multidisciplinaires et de services d'assistance d'experts. Basée à Huntsville, en Alabama, où se trouvent les installations de laboratoire et le siège social, CFD Research possède également des bureaux et des installations de laboratoire à Dayton, dans l'Ohio, des installations de test et d'évaluation de prototypage à Hollywood, en Alabama, et des bureaux à Fort Walton Beach, en Floride. CFD Research est une société enregistrée ISO9001:AS9100D et est évaluée au niveau II du CMMI pour les services. CFD Research est une société 100% ESOP (entreprise détenue par ses employés), reconnue par le magazine Inc. dans son classement Inc5000 comme l'une des entreprises à la croissance la plus rapide pendant quatre des cinq dernières années. En savoir plus sur cfd-research.com
CFD Research recherche un Ingénieur Senior en Vision par Ordinateur qui concevra, développera et optimisera des algorithmes avancés de vision par ordinateur et de fusion multi-capteurs pour les flux de travail des missions GEOINT.
Le candidat participera au développement de modèles de deep learning, de systèmes de suivi en temps réel et de pipelines accélérés par GPU déployés dans des environnements opérationnels. Vous façonnerez les outils de nouvelle génération qui intègrent la physique de l'imagerie, l'inférence comportementale basée sur l'apprentissage automatique et la fusion multi-capteurs. CFD Research valorise le raisonnement basé sur les premiers principes et les modèles physiquement interprétables. L'expérience dans le développement de systèmes hybrides combinant des modèles de capteurs calibrés, des algorithmes déterministes, l'inférence probabiliste et des composants appris est donc particulièrement souhaitable. Les candidats doivent être motivés par la création de systèmes scientifiquement explicables, empiriquement validés et capables de fonctionner de manière robuste dans des environnements de détection synthétiques et réels.
- Développer et implémenter des modèles de deep learning en vision par ordinateur, en mettant l'accent sur la fusion de capteurs et le suivi de cibles
- Collaborer avec des équipes multidisciplinaires pour concevoir, développer, tester et déployer des solutions techniques en Python ou C++
- Utiliser la programmation GPU, y compris CUDA ou RAPIDs, pour optimiser les performances des applications de vision par ordinateur
- Contribuer à l'architecture et à l'implémentation de nouvelles méthodes de détection, de suivi et de fusion de cibles, mono et multi-capteurs
Prérequis
Qualifications de base
- 6+ années d'expérience dans le développement d'algorithmes de vision par ordinateur pour la détection, le suivi ou la fusion multi-capteurs dans des environnements de télédétection ou pertinents pour le GEOINT
- 2+ années d'expérience dans l'application du deep learning aux problèmes de vision par ordinateur à l'aide d'architectures basées sur des transformeurs ou auto-supervisées
- Le candidat doit posséder une habilitation de sécurité ACTIVE TS/SCI pour être considéré.
- Expérience dans l'implémentation de pipelines de modèles en Python ou C++, y compris les flux de travail d'entraînement, d'évaluation et de déploiement
- Connaissance du développement accéléré par GPU à l'aide de CUDA, RAPIDS ou d'autres frameworks de programmation GPU
- Connaissance des méthodes classiques de suivi ou d'estimation (telles que les filtres de Kalman ou étendus) pour prendre en charge le développement d'algorithmes en temps réel
- Connaissance des réseaux neuronaux informés par la physique (PINNs), des fonctions de perte contraintes par la physique
- Capacité à concevoir, tester et optimiser des algorithmes pour des performances opérationnelles dans des environnements informatiques contraints (c'est-à-dire des serveurs multi-GPU ou cloud)
- Diplôme de licence dans un domaine STEM connexe
- Le candidat doit être citoyen américain
Qualifications souhaitées
- Expérience avec le deep learning accéléré par GPU, y compris le développement de noyaux CUDA, l'optimisation TensorRT, RAPIDS ou l'entraînement distribué multi-GPU
- Expérience dans le développement de données synthétiques, de modèles de cibles cinématiques ou d'outils de simulation de scénarios pour soutenir l'entraînement ou l'évaluation d'algorithmes
- Expérience avec des techniques avancées d'estimation, de suivi et de fusion (telles que : enregistrement multi-capteurs conjoint, fusion bayésienne, filtres particulaires, pipelines de suivi multi-objets profonds, etc.)
- Connaissance des formats de données géospatiales, de la phénoménologie des capteurs ou des flux de travail d'exploitation de la télédétection
- Expérience avec MLOps ou les systèmes de déploiement évolutifs (Docker, Kubernetes, ONNX Runtime, Triton Inference Server ou similaire)
- Expérience dans la construction ou l'optimisation d'architectures de microservices ou de systèmes distribués pour le traitement de données en temps réel
- Expérience dans l'intégration de modèles de vision par ordinateur dans des environnements opérationnels embarqués, de périphérie ou contraints en latence
- Familiarité avec les architectures de vision basées sur des transformeurs au-delà de DINO/CLIP/SAM (telles que : variantes de ViT, encodeurs multimodaux auto-supervisés)
- Expérience avec les plateformes ML cloud (telles que : AWS GovCloud, Azure ML, clusters GPU sur site)
- Diplôme de Master ou Doctorat en informatique, génie électrique/informatique, IA/ML, physique, mathématiques ou autre domaine connexe
Lieu : Ce poste est basé dans la région de Dayton, OH, et est 100% sur site.
CFD Research est un employeur EO - Vétérans/Handicapés et autres catégories protégées
Avantages
CFD Research offre des salaires compétitifs et d'excellents avantages pour les employés, y compris un plan d'épargne retraite avec abondement de l'employeur de 401(k) et un plan d'actionnariat salarié (ESOP). CFD Research offre à ses propriétaires-employés à temps plein et permanents un ensemble d'assurances très compétitif, comprenant une assurance médicale, vision et dentaire. De plus, nous offrons des congés payés par l'entreprise, des congés compensatoires, des congés parentaux, une assurance invalidité de longue et courte durée, une assurance décès et mutilation accidentels, et une assurance vie. Les propriétaires-employés à temps partiel et temporaires peuvent recevoir des avantages partiels ou réduits et du temps de congé en fonction de leur statut d'emploi. Les évaluations de performance ont lieu deux fois par an et les augmentations de salaire annuelles sont basées sur les objectifs de l'entreprise, le développement personnel, la performance et les réalisations exceptionnelles. De plus, des primes de groupe et individuelles sont attribuées pour les performances exceptionnelles.
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