Ingeniero de IA – Visión por Computadora

Acerca del rol

Estamos contratando a un pasante ingeniero de inteligencia artificial entusiasta con un gran interés en visión por computadora para unirse a nuestro equipo en GIFT City. Obtendrá experiencia práctica en el diseño, capacitación, optimización e implementación de sistemas de inteligencia artificial basados ​​en visión que se utilizan en aplicaciones de atención médica, tecnología financiera, fabricación, automatización minorista y empresas.

Esta pasantía es ideal para estudiantes que desean una exposición real al desarrollo de IA, conjuntos de datos a gran escala y creación de modelos de nivel de producción para casos de uso globales.

Responsabilidades clave:

• Desarrolle, entrene y optimice modelos de visión por computadora para detección de objetos, segmentación, OCR, detección de anomalías, extracción de signos vitales basada en rPPG y análisis de video personalizados.
• Cree canales de datos sólidos para flujos de trabajo de ingesta, limpieza, aumento y anotación de imágenes/videos.
• Realice una evaluación del modelo utilizando métricas estándar como mAP, IoU, F1, precisión, recuperación, latencia y exactitud.
• Implemente modelos en producción utilizando TensorFlow, PyTorch, ONNX Runtime u OpenVINO.
• Desarrolle API de inferencia escalables e integre modelos con sistemas backend.
• Implemente técnicas de optimización de modelos que incluyen cuantificación, poda, destilación y aceleración de GPU.
• Investigue y experimente con arquitecturas modernas como Transformers, variantes de YOLO, híbridos RNN/CNN y modelos móviles livianos.
• Colabore con equipos de DevOps para contener cargas de trabajo de inferencia utilizando Docker e implementarlas en plataformas en la nube.
• Documente experimentos, resultados y mejores prácticas claramente para equipos internos y clientes.

Habilidades requeridas

• Gran dominio de Python y marcos de aprendizaje profundo (PyTorch o TensorFlow).
• Comprensión sólida de los algoritmos de aprendizaje automático y los fundamentos de la visión por computadora.
• Experiencia con OpenCV, NumPy y preprocesamiento de imágenes/vídeo.
• Experiencia práctica con conjuntos de datos, anotaciones y diseño de canalizaciones de CV.
• Capacidad para entrenar, validar y ajustar modelos de aprendizaje profundo.
• Familiaridad con la implementación de cargas de trabajo de ML en la nube o entornos en contenedores.
• Buenas habilidades analíticas y de depuración.

Habilidades agradables de tener

• Experiencia con YOLOv7/8, Detectron2, MediaPipe, OpenVINO u ONNX Runtime.
• Exposición a extracción de señales rPPG, estimación de signos vitales y biometría basada en video.
• Comprensión de las herramientas y prácticas de MLOps.
• Conocimiento de los servicios de AWS, GCP o Azure ML.
• Experiencia con optimización de GPU y ajuste del rendimiento del modelo en tiempo real.