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Senior Staff AI Engineer Edge

Automobile

Informatique

Sunnyvale

IT
PyTorchTensorFlowONNXTFLiteTVMPythonC++scikit-learntslearnstatsmodelsNVIDIA TensorRTQualcomm SNPEGeminiOpenAIClaude

Rôle

Architecte et lead technique pour l'IA Edge en véhicules autonomes responsable du pipeline ML end to end de détection et prédiction de l'état de santé des sous systèmes embarqués.

Technologies

PyTorchTensorFlowONNXTFLiteTVMPythonC++scikit-learntslearnstatsmodelsNVIDIA TensorRTQualcomm SNPEGeminiOpenAIClaude

Contextes

AutomobileVéhicules intelligentsSystèmes embarqués

Compétences

Machine Learning EngineeringEdge AIEmbedded SystemsMentoring d'ingénieurs juniorsModélisation TransformersModélisation LLMModélisation CNNModélisation LSTMTraitement de logs non structurésClustering automatique de patternsDétection de régressions logiciellesModèles non supervisésAutoencodersIsolation ForestsMonitoring de données temporellesCorrélation d'anomalies multi-modalesQuantizationPruningDistillationOptimisation mémoireStratégie de filtrage on-deviceNLP pour parsing textuelSequence modelingVector storeLightweight LLMsSmall Language ModelsAnomaly detection sur données capteursLeadership techniqueDéploiement sur environnements EdgeGestion manuelle de mémoireArchitectures ARMComputer VisionADASLinux kernel logsQNX kernel logsDebugging OS-levelCAN busEthernetFormats automobiles

Challenges détectés

5 enjeux
  1. Optimisation

    Déployer l'IA en production sur des appareils embarqués à ressources limitées

  2. Transformation

    Détecter et prédire les défaillances de sous-systèmes en temps réel

  3. Transformation

    Intégrer des APIs LLM cloud avec des pipelines ML edge

  4. Optimisation

    Optimiser les modèles PyTorch/TensorFlow pour l'inférence embarquée

  5. Croissance

    Améliorer la fiabilité de la flotte via la surveillance de santé des véhicules

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