计算机视觉工程师（PyTorch/TensorRT）
Computer Vision Engineer (PyTorch/TensorRT)
AI开发工程未标注地域
公司Flatgigs
薪资未公开
工作地点Egypt
地域资格未标注地域
时区要求日间重叠约 3 小时，需偶尔早起或晚睡
用工类型Full Time
发布时间今天
数据来源Himalayas
我们正在寻找一名计算机视觉工程师，具备扎实的软件和AI基础，以构建和部署高性能AI模型。您将负责整个流程——从训练检测和分割模型到使用NVIDIA TensorRT和Docker对其进行生产优化。
核心职责
- 模型训练：为检测、分类和分割（例如YOLO、ResNet、U-Net）训练和微调模型。
- 跟踪：实现多目标跟踪（MOT）算法以处理复杂视频流。
- 工程：编写高质量的Python代码，注重模块化和可扩展性。
- 部署：使用Docker容器化应用程序以实现一致的部署。
要求
- 3年以上计算机视觉/深度学习经验。
- 熟悉Python、PyTorch、OpenCV。
- 优先考虑有NVIDIA TensorRT和模型优化（量化/剪枝）经验者。
- 熟悉软件工程原则（Git、测试、CI/CD）。
- 能够参与其他非视觉AI相关项目
最初发布于喜马拉雅山
查看英文原文
We are seeking a Computer Vision Engineer with strong software and AI fundamentals to build and deploy high-performance AI models. You will handle the full pipeline—from training detection and segmentation models to optimizing them for production using NVIDIA TensorRT and Docker.
Core Responsibilities
- Model Training: Train and fine-tune models for Detection, Classification, and Segmentation (e.g., YOLO, ResNet, U-Net).
- Tracking: Implement Multi-Object Tracking (MOT) algorithms for complex video streams.
- Engineering: Write production-grade Python code with a focus on modularity and scalability.
- Deployment: Containerize applications using Docker for consistent deployment.
Requirements
- 3+ years in CV/Deep Learning.
- Python, PyTorch, OpenCV.
- Strong preference for experience with NVIDIA TensorRT and model optimization (quantization/pruning).
- Solid grasp of software engineering principles (Git, testing, CI/CD).
- Can work on other non-vision AI implementations
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