AI & Image Processing Scientist

Должность: Научный сотрудник в области ИИ и обработки изображений Местоположение: Кембридж (Великобритания)

Местоположение: Уотербич, Великобритания Отдел: Инженерный Подчиняется: Главному научному сотруднику Тип: Полная занятость, Постоянная

О компании

Thermoteknix Systems Ltd, основанная в 1982 году и расположенная в Кембридже, является мировым лидером в области систем тепловидения, ночного видения и дополненной реальности. Нашим технологиям, отмеченным наградами, доверяют оборонные, охранные и промышленные клиенты в более чем 70 странах. Благодаря собственным исследованиям и разработкам, передовым инновациям и мировой репутации качества мы разрабатываем и производим решения, которые работают в самых суровых условиях.

Подчиняясь Главному научному сотруднику, вы будете заниматься исследованиями, разработкой и валидацией алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения (МО) и обработки изображений для наших тепловизионных модулей и более широкого ассортимента продуктов обработки изображений. ИИ будет составлять значительную часть работы, с ответственностью за разработку и обучение моделей наряду с традиционной обработкой изображений, коррекцией и калибровкой датчиков.

Вы будете брать идеи от научных исследований и подтверждения концепции до валидированной реализации в продукте. Работая с коллегами из отделов программного обеспечения, прошивки, FPGA, электроники и оптики, вы будете балансировать качество изображения и производительность модели с ограничениями в реальном времени, памятью, задержкой и энергопотреблением.

Основные обязанности

ИИ и машинное обучение

• Разработка и обучение моделей машинного и глубокого обучения для приложений обработки изображений, включая улучшение изображений, обнаружение объектов, классификацию, сегментацию и понимание сцены.
• Выбор и оценка архитектур моделей, методов обучения и функций потерь, сравнение результатов с традиционными алгоритмами и определенными требованиями к продукту.
• Исследование методов ИИ для шумоподавления, восстановления изображений, суперразрешения и слияния изображений, оценка точности изображений и поведения на незнакомых сценах.
• Анализ новейших исследований в области ИИ, воспроизведение перспективных методов и оценка их применимости для продуктов Thermoteknix.

Обработка изображений и наука об изображениях

• Разработка традиционных алгоритмов для шумоподавления, улучшения контрастности, сжатия динамического диапазона, улучшения деталей, регистрации и стабилизации.
• Разработка методов коррекции и калибровки датчиков, включая коррекцию неравномерности, компенсацию дефектных пикселей, компенсацию температурного дрейфа и обработку без затвора.
• Анализ артефактов изображений и ограничений системы, исследование влияния датчиков, оптики, электроники и программного обеспечения для обработки, а также комбинирование аналитических и обучаемых методов, где это целесообразно.

Данные и валидация

• Планирование сбора и аннотирования данных изображений и видео совместно с инженерами, поддержание репрезентативных наборов данных с четким указанием происхождения и контролем версий.
• Разработка воспроизводимых экспериментов и разделение наборов данных для обучения, валидации и тестирования для предотвращения утечки данных; оценка обобщающей способности на различных камерах, средах и условиях эксплуатации.
• Определение метрик качества изображения и производительности ИИ, включая точность, ложные срабатывания, пропущенные обнаружения, задержку и временную стабильность, в зависимости от применения.
• Валидация алгоритмов путем лабораторных испытаний и полевой оценки, исследование случаев отказа и обеспечение того, чтобы улучшения сохраняли содержимое сцены и избегали вводящих в заблуждение артефактов.

Встроенная реализация и поддержка продукта

• Прототипирование алгоритмов и моделей в Python, MATLAB или аналогичных инструментах, а также работа с инженерными командами для их интеграции в программное обеспечение продукта реального времени и конвейеры обработки.
• Оптимизация моделей для встраиваемого развертывания с использованием соответствующих методов, таких как квантование, усечение и аппаратное ускорение, измерение влияния на точность, качество изображения и использование ресурсов.
• Поддержка исследования проблем качества изображений в производстве и у клиентов, использование анализа данных и экспериментов для рекомендации и валидации улучшений.

Исследования и техническое сотрудничество

• Работа с Главным научным сотрудником для определения приоритетов исследований, оценки технических рисков и внесения вклада в исследования осуществимости продукта, обзоры дизайна и разработку интеллектуальной собственности.
• Ведение четких спецификаций алгоритмов, документированного кода, версий моделей и наборов данных, конфигураций обучения и отчетов об испытаниях, чтобы результаты и выпуски продуктов были отслеживаемыми.

Требуемые навыки и опыт

• Степень в области компьютерных наук, физики, математики, электротехники или смежной дисциплины, или эквивалентный соответствующий опыт.
• Практический опыт разработки, обучения и оценки моделей машинного или глубокого обучения для приложений обработки изображений или видео, полученный в промышленности или прикладных исследованиях.
• Уверенные навыки работы с Python и практический опыт использования фреймворков глубокого обучения, таких как PyTorch или TensorFlow.
• Опыт разработки традиционных алгоритмов обработки изображений, подкрепленный глубоким пониманием основ обработки изображений, шумов, дискретизации, разрешения и калибровки.
• Сильные математические и аналитические навыки, включая статистику, линейную алгебру, численные методы и оптимизацию.
• Опыт подготовки наборов данных, проектирования экспериментов, выбора метрик оценки и диагностики проблем переобучения, утечки данных и обобщающей способности.
• Понимание практических ограничений систем обработки изображений в реальном времени и способность переводить исследования в реализуемые алгоритмы.
• Структурированный подход к тестированию, контролю версий и технической документации, с четкой коммуникацией и эффективным сотрудничеством между инженерными дисциплинами.

Желательные навыки и опыт

• Степень магистра или доктора наук в области машинного обучения, компьютерного зрения, обработки изображений, науки об изображениях или смежной области.
• Опыт работы с тепловыми или инфракрасными изображениями, неохлаждаемыми микроболометрическими датчиками, а также требованиями к их коррекции и калибровке.
• Опыт развертывания и профилирования нейронных сетей на встраиваемых платформах, включая преобразование моделей, квантование и оптимизацию инференса.
• Опыт разработки на C или C++, или опыт работы с GPU, FPGA, DSP или другими платформами ускоренной обработки.
• Опыт работы с мультисенсорным слиянием, тепловыми и видимыми изображениями, обработкой изображений при слабом освещении, оценкой движения или временной обработкой.
• Опыт управления конвейерами обучения и оценки моделей и переноса исследований в коммерческие продукты.

Личные качества

Вы должны быть любознательны, методичны и практичны, обладать настойчивостью в исследовании сложных проблем и суждением для критической оценки новых методов. Вы будете работать самостоятельно, четко объяснять результаты и принимать решения, основанные на фактических данных, которые поддерживают надежную производительность продукта.

Кандидаты должны иметь право на работу в Великобритании на момент подачи заявления. К сожалению, мы не можем предоставить визовую поддержку для этой должности.

Что мы предлагаем

Thermoteknix предлагает возможность разрабатывать технологии ИИ и обработки изображений в рамках авторитетной независимой британской инженерной компании. Работая в тесном сотрудничестве с Главным научным сотрудником и командой R&D, вы получите значительное техническое разнообразие и ответственность, воплощая идеи от начальных исследований и экспериментальных прототипов до систем обработки изображений и дополненной реальности, используемых клиентами по всему миру.