Мы проводим исследования в области современного машинного обучения применительно к задачам компьютерного зрения, обработки видео и управления беспилотными автомобилями, а также создаем оптимизированные нейросетевые алгоритмы для платформы Huawei Ascend. Кроме того, в наших интересах решение отраслевых задач, таких как обнаружение аномалий.
Основные обязанности:
• Анализировать отраслевые / научные тенденции и определить конкурентоспособность рынка технологий видеонаблюдения и рыночных предложений Huawei
• Стать ведущим исследователем в команде R&D, определить план исследовательских целей, устранить разрыв между научно-исследовательскими достижениями и промышленными продуктами
• Нести ответственность за исследовательские проекты в рамках портфеля Video Intelligence, завершая разработку основных технологий в области Video Intelligence
• Налаживать сотрудничество с европейскими университетами, исследовательскими институтами и промышленными партнерами
• Представлять Huawei в более широкой отрасли, посещая и участвуя в международных встречах и конференциях
Требования:
Сильная исследовательская база и относительный промышленный опыт
• Иметь опыт в области технологий извлечения видеоданных и аналитики. Предпочтительно обнаружение и отслеживание объектов, классификация, аутентификация данных, обнаружение аномальных сигналов, мультимодальное объединение
• Опыт работы в любом модуле стека SDV предпочтителен (восприятие, прогнозирование, планирование).
• Быть знакомым с архитектурой глубокого обучения и фреймворками с открытым исходным кодом. Доменная адаптция, трансферное обучение, нулевое, однократное или многократное обучение, сжатие сети
• Опыт работы в быстрой и эффективной наиболее приближенной соседней системе с аппаратным ускорением для проекта поиска данных.
• Опыт использования методов ускорения нейронных сетей как для обучения (например, улучшенные алгоритмы оптимизации), так и для вывода (например, отсечение, тензорное разложение) на оборудовании
• Наличие степени магистра или высшая степень в области компьютерного зрения, обработки изображений, глубокого обучения / машинного обучения или значительный опыт работы в соответствующей отрасли
• Хорошее математическое образование в области теории вероятностей, линейной алгебры, статистики и соответствующих математических областей
• Хорошее знание Python и математических библиотек. Знание языка C++ является большим плюсом
• Предпочтение отдается кандидату наук по соответствующей дисциплине
• Желательно иметь более 3 лет опыта работы в отрасли (в одной или нескольких областях) в области компьютерного зрения, машинного обучения / глубокого обучения и науки о данных, а также, опыт применения академических исследований в промышленных приложениях
• Желательно иметь более 3 лет опыта в области анализа и обработки видеоданных
