Inference Engineer (CV) (удаленная работа)

Вакансия: Inference Engineer (CV)

Описание вакансии

Мы являемся международным стартапом из США, который работает в области искусственного интеллекта. Мы создаем мобильное приложение, охватывающее миллионную аудиторию, которое позволяет пользователям генерировать видео и фотографии, улучшать ваш контент в различных стилях и применять креативные правки.

Немного цифр:

• Более 3 млн скачиваний приложения в AppStore/GooglePlay
• Инвесторы с успешными экзитами (Looksery, AI Factory Snap $150M+ ).
• $3M ARR, 150,000 пользователей в США и Европе.

Сейчас мы находимся в поиске Inference Engineer уровня Senior в свой дружный коллектив!

Мы гарантируем будущему коллеге:

• Удаленный формат работы
• Работа в международной компании
• Высокий уровень ЗП
• Welcome bonus (1 оклад)
• Дружный молодой коллектив
• График работы 5/2, 8 часовой рабочий день
• Выходные на праздничные дни по Грузинскому календарю
• Оплачиваемый отпуск 28 дней, а также индивидуально day off's и sick days
• Релокационный пакет
• Оплачиваемый абонемент в спортивный зал до 70$ в месяц
• Корпоративную технику
• Интересные корпоративные мероприятия

Требования:

• Опыт в области оптимизации вывода глубокого обучения (mobile or edge)
• Практический опыт работы по крайней мере с одним из следующих инструментов: Core ML / TFLite / ONNX Runtime / TensorRT, Metal / Vulkan / OpenCL / OpenGL / CUDA / Triton

Технические навыки :

• Глубокое понимание архитектуры GPU/NPU и модели выполнения
• Хорошее знание методов оптимизации вывода: квантование, слияние операторов, оптимизация графов

Чем предстоит заниматься:

• Профилирование, тестирование и выявление узких мест в производительности конвейеров инференции нейронных сетей
• Портирование, адаптация и оптимизация моделей для инференции на устройстве (задержка, память, батарея, термостабильность)
• Оптимизация серверной инференции для пропускной способности и экономической эффективности
• Сотрудничество с исследователями в области машинного обучения для совместного проектирования архитектур моделей с учетом эффективности инференции

Если в этом описании вы увидели себя, смелее направляйте резюме!