Edge AI Engineer (human)

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Инженер по внедрению AI-моделей на устройствах для роботов. Занимается оптимизацией и развёртыванием моделей на встраиваемых ускорителях, обеспечивая скорость, энергоэффективность и надёжность на реальном железе.

Задачи

• Развёртывать модели на edge-устройствах с помощью квантизации, прунинга, дистилляции и других методов оптимизации для встраиваемых ускорителей (NVIDIA Jetson, Qualcomm IQ-series)
• Работать с фреймворками экспорта и оптимизации инференса (ONNX, TensorRT, AIMET) и SDK для превращения модели в поведение робота
• Профилировать, анализировать и настраивать модели и рантаймы под бюджеты задержки, энергопотребления и памяти каждого целевого устройства
• Взаимодействовать с командами Research, Hardware, Software и Product для вывода on-device AI из исследований в продукт
• Строить и поддерживать бенчмарки, on-device оценку и регрессионное тестирование производительности на всех целевых платформах
• Отлаживать падение точности после квантизации, всплески задержки и проблемы, проявляющиеся только на реальном чипе

Требования

• Магистратура или PhD в Computer Science, Electrical Engineering, Embedded Systems или смежной области
• 3+ года опыта в ML или embedded AI engineering с реальным продакшн-развёртыванием на встраиваемых ускорителях
• Практический опыт с платформами embedded AI (NVIDIA Jetson, Qualcomm IQ-series или аналоги)
• Знание методов оптимизации моделей: квантизация, прунинг, дистилляция, architecture search
• Владение инструментами оптимизации и развёртывания моделей (ONNX, TensorRT, AIMET или аналогичные vendor SDK)
• Сильный Python и C++, опыт с PyTorch, уверенная работа с embedded Linux и низкоуровневым профилированием
• Профессиональный английский; немецкий B2–C1 будет сильным плюсом
• Умение работать самостоятельно и принимать решения в условиях неопределённости, коммуникация с исследователями, hardware-инженерами и продуктом

Навыки

• Python
• C++
• PyTorch
• ONNX
• TensorRT
• AIMET
• NVIDIA Jetson
• Qualcomm IQ-series
• embedded Linux
• quantization
• pruning
• distillation
• architecture search