États-Unis
Axiom Path
Sauron
Ingénieur Perception Senior
États-Unis
San Francisco, California, United States
PythonC++Go
Traduction automatique. Consultez l’original.
Qui sommes-nous
Sauron est la société de sécurité résidentielle du futur. Les propriétaires d'aujourd'hui manquent d'options convaincantes en matière de tranquillité d'esprit face aux vulnérabilités et de contrôle total de leur domicile ; il n'existe pas de marque définitive et protectrice dans ce domaine. En tirant parti de l'IA de pointe, de la technologie des capteurs et de la dissuasion non létale, Sauron apporte la technologie de nouvelle génération aux propriétaires pour protéger leurs familles et leurs biens. Incubée par l'entrepreneur en série Kevin Hartz et Atomic, Sauron a levé un tour d'amorçage de 18 millions de dollars auprès de sociétés de capital-risque de premier plan et d'investisseurs providentiels, dont 8VC et le PDG de Flock Safety, Garret Langley, pour construire le nouveau système de perception pour la maison.
Le rôle | Ingénieur Perception Senior
La perception est le fondement du produit Sauron. Chaque décision prise par le système (ce qu'il faut montrer à un propriétaire, ce qu'il faut ignorer, ce qu'il faut signaler) dépend de notre capacité à comprendre correctement ce qui s'est passé à l'extérieur de la maison. Nous recherchons la personne qui sera responsable de ce domaine.
Vos contributions
Notre matériel fonctionne autour de la maison et doit accomplir sa mission de manière fiable dans toutes les conditions environnementales : la nuit, par mauvais temps, et en présence d'occlusion et d'évasion délibérée. Dans ce rôle, vous définirez la direction technique pour y parvenir, y compris ce que nous détectons, ce que nous déduisons, quels problèmes sont mieux résolus par des modèles et lesquels par des systèmes, et ce que signifie « prêt à être expédié » en termes mesurables plutôt qu'en impressions.
Vous serez responsable de l'architecture de perception et des compromis entre précision, latence et coût qui la sous-tendent. Vous travaillerez en étroite collaboration avec l'équipe matérielle pour définir les exigences de détection à travers les générations de produits successives, et vous servirez d'autorité à laquelle les équipes cloud, produit et matériel s'adresseront pour comprendre ce que la perception peut et ne peut pas faire. Vous écrirez une quantité substantielle de code, axé sur les problèmes les plus difficiles, mais votre succès sera mesuré par l'amélioration, la rapidité et la fiabilité accrues du système de perception dans son ensemble.
- Faire évoluer l'architecture du pipeline afin que les caméras puissent aller et venir, et que la configuration puisse changer, sans perturber la vidéo en direct ni perdre l'identité des objets.
- Définir la frontière entre les systèmes et les modèles. Vous décidez de ce qui appartient au service compilé, de ce qui appartient au graphe d'inférence, et où se situe réellement le plafond de performance.
- Assurer la qualité de la perception de bout en bout. Définir ce qu'est une bonne performance en chiffres : données d'évaluation, un système de régression, et une justification défendable du choix du modèle pour notre matériel.
- Extraire la valeur maximale de nos capteurs. Fusionner chaque observation disponible tout en restant robuste à l'occlusion, aux mauvaises conditions d'éclairage et à l'évasion délibérée.
- Faire passer le service de « fonctionnel » à « fiable et autonome ». Détection des pannes, dégradation gracieuse et observabilité suffisantes pour savoir pourquoi quelque chose a échoué sans intervention sur site.
- Fermer la boucle à partir du terrain. Utiliser les données de déploiement pour trouver des marges d'amélioration, et construire le jeu de données et l'infrastructure d'évaluation qui rendent cela reproductible.
- Diriger le travail et les personnes. Définir la direction de la perception, examiner les changements difficiles et assumer la responsabilité des interfaces que la perception expose au reste du produit.
Ce que nous valorisons
- Collaboration, programmation en binôme et travail d'équipe.
- Prise de responsabilité sur l'ensemble de la pile logicielle.
- Développement piloté par les tests et refactoring régulier pour maintenir nos bases de code saines.
Votre expérience
- Environ 5+ années de développement de systèmes de production, dont plusieurs à un niveau d'ingénieur senior : responsable de l'architecture d'un système, pas seulement de ses tickets.
- Expérience professionnelle significative en perception ou en machine learning pour des produits matériels dans un domaine critique pour la sécurité - aérospatiale, robotique, dispositifs médicaux, véhicules autonomes ou sécurité physique.
- Maîtrise approfondie du C++ moderne. Il s'agit d'une base de code C++20 avec Abseil, gRPC, et CMake ; vous devriez être à l'aise pour gérer la durée de vie, le multithreading et les sémantiques d'arrêt dans un démon de longue durée.
- Expérience réelle de GStreamer ou de pipelines multimédias : pads, sondes, négociation de caps, messages de bus, et la pathologie spécifique d'un pipeline qui est actif mais ne bouge pas. DeepStream ou une autre pile vidéo NVIDIA est un plus appréciable.
- Expérience en vision par ordinateur appliquée que vous avez livrée - suivi multi-objets, ré-identification, ou association multi-caméras - et le jugement nécessaire pour savoir quand la solution réside dans un meilleur modèle, une meilleure géométrie ou une meilleure infrastructure.
- Une compréhension claire de l'algèbre linéaire, de l'optimisation, des statistiques et des algorithmes, ainsi que de la théorie derrière les techniques que vous utilisez.
- Expérience du cycle de vie du deep-learning : PyTorch ou un framework équivalent, couches et opérations personnalisées, optimisation des réseaux pour l'inférence sur des systèmes embarqués, reproductibilité et évaluation honnête.
- Inférence GPU en pratique : moteurs TensorRT, batching, fp16, et raisonnement sur l'origine de la latence.
- Instincts de systèmes embarqués. Vous avez débogué quelque chose qui ne se produit qu'en production, après neuf heures, sur le réseau d'un client, et vous considérez l'observabilité et la classification des erreurs comme faisant partie de la fonctionnalité.
- Maîtrise de Python. Une part significative de la logique porteuse est en Python, et vous serez celui qui décidera de son coût pour nous.
- Un état d'esprit généraliste - capable de plonger partout où se trouve le goulot d'étranglement, de l'infrastructure d'entraînement cloud jusqu'aux systèmes embarqués.
- Excellentes compétences en communication écrite et orale, et capacité à définir une direction technique et à avoir des désaccords productifs avec les équipes adjacentes.
Atouts supplémentaires
- NVIDIA Jetson en production - JetPack, L4T, images Yocto, ou la joie de la compilation croisée pour aarch64.
- Expérience antérieure dans la construction de systèmes de suivi multi-caméras.
- Surveillance vidéo, VMS, ou intégrations ONVIF/RTSP, et savoir comment les caméras se comportent mal en réalité.
- Architecture GPU et programmation CUDA.
- Familiarité avec les VLM et autres modèles multimodaux pour la compréhension sémantique de scènes.
- Responsabilité de l'évaluation des modèles : jeux de données, métriques, et la discipline de rejeter un modèle qui obtient de meilleurs résultats en benchmark mais fonctionne moins bien en production.
Rémunération : $220-260k + actions + avantages
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