एआई इंजीनियर - कंप्यूटर विजन
भूमिका के बारे में
हम गिफ्ट सिटी में अपनी टीम में शामिल होने के लिए कंप्यूटर विज़न में गहरी रुचि रखने वाले एक उत्साही एआई इंजीनियर इंटर्न को काम पर रख रहे हैं। आपको स्वास्थ्य सेवा, फिनटेक, विनिर्माण, खुदरा स्वचालन और उद्यम अनुप्रयोगों में उपयोग किए जाने वाले दृष्टि-आधारित एआई सिस्टम को डिजाइन करने, प्रशिक्षण, अनुकूलन और तैनात करने का व्यावहारिक अनुभव मिलेगा।
यह इंटर्नशिप उन शिक्षार्थियों के लिए आदर्श है जो एआई विकास, बड़े पैमाने पर डेटासेट और वैश्विक उपयोग के मामलों के लिए उत्पादन-ग्रेड मॉडल निर्माण का वास्तविक अनुभव चाहते हैं।
महत्वपूर्ण जिम्मेदारियाँ:
- ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, सेगमेंटेशन, ओसीआर, विसंगति का पता लगाने, आरपीपीजी-आधारित महत्वपूर्ण निष्कर्षण और कस्टम वीडियो एनालिटिक्स के लिए कंप्यूटर विज़न मॉडल विकसित, प्रशिक्षित और अनुकूलित करें।
- छवि/वीडियो अंतर्ग्रहण, सफाई, संवर्द्धन और एनोटेशन वर्कफ़्लो के लिए मजबूत डेटा पाइपलाइन बनाएं।
- एमएपी, आईओयू, एफ1, परिशुद्धता, रिकॉल, विलंबता और सटीकता जैसे मानक मेट्रिक्स का उपयोग करके मॉडल मूल्यांकन करें।
- TensorFlow, PyTorch, ONNX रनटाइम, या OpenVINO का उपयोग करके मॉडल को उत्पादन में तैनात करें।
- स्केलेबल अनुमान एपीआई विकसित करें और बैकएंड सिस्टम के साथ मॉडल को एकीकृत करें।
- परिमाणीकरण, छंटाई, आसवन और जीपीयू त्वरण सहित मॉडल अनुकूलन तकनीकों को लागू करें।
- ट्रांसफॉर्मर, योलो वेरिएंट, आरएनएन/सीएनएन हाइब्रिड और हल्के मोबाइल मॉडल जैसे आधुनिक आर्किटेक्चर के साथ अनुसंधान और प्रयोग करें।
- डॉकर का उपयोग करके अनुमान वर्कलोड को कंटेनरीकृत करने और क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर तैनात करने के लिए DevOps टीमों के साथ सहयोग करें।
- आंतरिक टीमों और ग्राहकों के लिए स्पष्ट रूप से दस्तावेज़ प्रयोग, परिणाम और सर्वोत्तम अभ्यास।
आवश्यक कौशल
- पायथन और डीप लर्निंग फ्रेमवर्क (PyTorch या TensorFlow) में मजबूत दक्षता।
- मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और कंप्यूटर विज़न बुनियादी सिद्धांतों की ठोस समझ।
- OpenCV, NumPy, और छवि/वीडियो प्रीप्रोसेसिंग का अनुभव।
- डेटासेट, एनोटेशन और सीवी पाइपलाइन डिज़ाइन के साथ व्यावहारिक अनुभव।
- गहन शिक्षण मॉडल को प्रशिक्षित करने, मान्य करने और ट्यून करने की क्षमता।
- क्लाउड या कंटेनरीकृत वातावरण पर एमएल वर्कलोड तैनात करने से परिचित।
- अच्छा विश्लेषणात्मक और डिबगिंग कौशल।
अच्छे कौशल वाले
- YOLOv7/8, डिटेक्ट्रोन2, मीडियापाइप, ओपनविनो, या ONNX रनटाइम के साथ अनुभव।
- आरपीपीजी सिग्नल निष्कर्षण, महत्वपूर्ण अनुमान और वीडियो-आधारित बायोमेट्रिक्स का एक्सपोजर।
- एमएलओपीएस उपकरण और प्रथाओं की समझ।
- AWS, GCP, या Azure ML सेवाओं का ज्ञान।
- जीपीयू अनुकूलन और वास्तविक समय मॉडल प्रदर्शन ट्यूनिंग के साथ अनुभव।
