Ingegnere AI – Visione artificiale

Informazioni sul ruolo

Stiamo assumendo un entusiasta stagista ingegnere AI con un forte interesse per la visione artificiale per unirsi al nostro team di GIFT City. Acquisirai esperienza pratica nella progettazione, formazione, ottimizzazione e implementazione di sistemi di intelligenza artificiale basati sulla visione utilizzati in ambito sanitario, fintech, produzione, automazione della vendita al dettaglio e applicazioni aziendali.

Questo stage è l'ideale per gli studenti che desiderano un'esposizione reale allo sviluppo dell'intelligenza artificiale, a set di dati su larga scala e alla creazione di modelli di livello produttivo per casi d'uso globali.

Responsabilità chiave:

• Sviluppa, addestra e ottimizza modelli di visione artificiale per il rilevamento di oggetti, la segmentazione, l'OCR, il rilevamento di anomalie, l'estrazione di elementi vitali basata su rPPG e l'analisi video personalizzata.
• Costruisci solide pipeline di dati per flussi di lavoro di acquisizione, pulizia, ottimizzazione e annotazione di immagini/video.
• Esegui la valutazione del modello utilizzando metriche standard come mAP, IoU, F1, precisione, richiamo, latenza e accuratezza.
• Distribuisci i modelli in produzione utilizzando TensorFlow, PyTorch, ONNX Runtime o OpenVINO.
• Sviluppa API di inferenza scalabili e integra modelli con sistemi backend.
• Implementa tecniche di ottimizzazione del modello tra cui quantizzazione, potatura, distillazione e accelerazione GPU.
• Ricerca e sperimenta architetture moderne come Transformers, varianti YOLO, ibridi RNN/CNN e modelli mobili leggeri.
• Collabora con i team DevOps per containerizzare i carichi di lavoro di inferenza utilizzando Docker e distribuirli su piattaforme cloud.
• Documenta in modo chiaro esperimenti, risultati e best practice per i team interni e i clienti.

Competenze richieste

• Ottima conoscenza di Python e dei framework di deep learning (PyTorch o TensorFlow).
• Solida conoscenza degli algoritmi di apprendimento automatico e dei fondamenti della visione artificiale.
• Esperienza con OpenCV, NumPy e preelaborazione di immagini/video.
• Esperienza pratica con set di dati, annotazioni e progettazione di pipeline CV.
• Capacità di addestrare, convalidare e ottimizzare i modelli di deep learning.
• Familiarità con la distribuzione di carichi di lavoro ML su ambienti cloud o containerizzati.
• Buone capacità analitiche e di debug.

Competenze piacevoli da avere

• Esperienza con YOLOv7/8, Detectron2, MediaPipe, OpenVINO o ONNX Runtime.
• Esposizione all'estrazione del segnale rPPG, stima dei parametri vitali e biometria basata su video.
• Comprensione degli strumenti e delle pratiche MLOps.
• Conoscenza dei servizi AWS, GCP o Azure ML.
• Esperienza con l'ottimizzazione della GPU e l'ottimizzazione delle prestazioni del modello in tempo reale.