Estados Unidos
HEARTLAND BUSINESS SYSTEMS LLC
CDIT
Ingeniero de IA/ML
Estados Unidos
Loudoun County, Virginia, United States
PythonDocker
Traducción automática. Consulta el original.
Por qué CDIT
CDIT busca un Ingeniero de IA/ML de nivel intermedio para apoyar al equipo de la Fábrica de Soluciones Ágiles (ASF) BEAGLE que presta servicios a la Oficina de Aduanas y Protección Fronteriza (CBP) de EE. UU. en el norte de Virginia.
Formarás parte de un equipo especializado de tres personas dedicado a la visión artificial, creando modelos personalizados de detección y clasificación de objetos con el framework YOLO. El equipo procesa transmisiones de vídeo de movimiento completo (FMV) en directo y grabadas para identificar automáticamente carreteras, vehículos, personas y características del terreno. Este es un puesto práctico: llevarás vídeo de producción sin procesar a un entorno de entrenamiento seguro, organizarás conjuntos de datos, entrenarás y ajustarás modelos, y desplegarás pipelines de inferencia de alto rendimiento.
CDIT coloca a profesionales cualificados en programas gubernamentales centrados en la misión y los apoya durante todo su compromiso. Este puesto ofrece trabajo directo y práctico en visión artificial aplicada para una misión federal de seguridad fronteriza, dentro de un equipo pequeño y de alto impacto.
CDIT es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Todos los solicitantes cualificados recibirán consideración para el empleo sin distinción de raza, color, religión, sexo, orientación sexual, identidad de género, origen nacional, discapacidad o estatus de veterano protegido.
Responsabilidades principales
- Entrenamiento y experimentación de modelos: Entrenar, ajustar y evaluar modelos personalizados de detección de objetos YOLO en conjuntos de datos propietarios; experimentar con hiperparámetros, aumentos y tamaños de modelo para equilibrar la velocidad y la precisión.
- Ingeniería e ingesta de datos: Procesar, limpiar y formatear vídeo sin procesar grabado en entornos de producción para crear conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad.
- Anotación y curación de conjuntos de datos: Gestionar el ciclo de vida de la anotación, incluyendo el etiquetado de imágenes y fotogramas de vídeo, la verificación de la calidad de la anotación y la generación de datos sintéticos cuando sea necesario.
- Desarrollo de pipelines de inferencia: Escribir scripts de Python que analicen fotogramas de vídeo, los introduzcan en motores de inferencia y exporten datos de predicción estructurados (JSON/Protobuf) para los objetos detectados.
- Evaluación de modelos: Elaborar informes de rendimiento, matrices de confusión y curvas de precisión-exhaustividad para encontrar puntos ciegos del modelo e impulsar la mejora continua.
- Entrega ágil: Colaborar con el líder sénior de IA/ML, ingenieros de vídeo y desarrolladores en un entorno ágil/Scrum para entregar código listo para producción en sprints cortos.
Cualificaciones requeridas
- Grado en Informática, Ciencia de Datos, Ingeniería de Software o una disciplina relacionada.
- 5+ años de experiencia en ingeniería de software o ciencia de datos, incluyendo 2+ años de experiencia práctica en la creación y entrenamiento de modelos de visión artificial.
- Programación en Python con bibliotecas principales de ML (NumPy, Pandas, Scikit-Learn).
- Experiencia práctica en el entrenamiento de redes neuronales con PyTorch o TensorFlow.
- Experiencia en la implementación de YOLO (p. ej., YOLOv8/v9) para detección, segmentación o clasificación de objetos.
- Experiencia en procesamiento de imágenes y vídeo con OpenCV o FFmpeg.
- Curación y formateo de datos, con experiencia en el uso de plataformas de anotación como CVAT o LabelImg.
- Control de versiones con Git y colaboración en bases de código compartidas.
- Sólidas habilidades analíticas con un enfoque en la evaluación comparativa del rendimiento del modelo (mAP, FPS, latencia de inferencia).
- Disponibilidad para trabajar in situ 2–3 días a la semana en Ashburn, VA.
- Ciudadanía estadounidense y capacidad para superar una investigación de antecedentes de la CBP, que incluye, entre otros:
- Verificación de 3 años para condenas por delitos graves
- Verificación de 1 año para el uso de drogas ilegales
- Verificación de 1 año para conductas indebidas como robo o fraude
Cualificaciones deseadas
- Entornos de desarrollo en contenedores (Docker).
- Entornos de ejecución de GPU y formatos de exportación de modelos (ONNX, TensorRT).
- Bibliotecas de seguimiento de múltiples objetos.
- Herramientas ágiles como Jira y Confluence.
Más oportunidades con un solo perfil
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