Programista full-stack w Rcam

Wykształcenie:

Wykształcenie: Tytuł magistra w dziedzinie elektrotechniki, informatyki, informatyki lub dziedziny pokrewnej.

Znajomość języków:Angielski B1 i wyższy< Br style="font-weight: 400; Font-style: normal"/>Doświadczenie komercyjne: Od 2 lat

Płatność: 180 000 UAH, Pełna kwota w ramach umowy generalnej na 6 miesięcy, 1 milion UAH

Wymagania:

1. Doświadczenie w pracy z Nvidią Jetson w obszarze Computer Vision, zarządzaniu procesem gromadzenia i znakowania danych w systemach CVAT, opracowywaniu algorytmy sztucznej inteligencji inteligencja i szkolenie splotowych sieci neuronowych z wykorzystaniem Wandb.
2. Doświadczenie w tworzeniu architektury dla komercyjnych produktów IoT z wykorzystaniem RTOS i wielowątkowości.
3. Doświadczenie w programowaniu mikroprocesory/mikrokontrolery Raspberry Pi, ESP32, ESP8266 od 3 roku życia.
4. Znajomość języków programowania C i C++, języków skryptowych Python, Bash.
5. Znajomość kodowania Embedded techniki, interfejsy (SPI, I2C, UART) i podsystemy.
6. Doświadczenie z systemami operacyjnymi opartymi na Linuksie, zrozumienie systemów operacyjnych: doświadczenie w programowaniu w Embedded Linux lub podobnych wbudowanych systemach operacyjnych systemów.
7. Doświadczenie w debugowaniu złożonych systemów Embedded, znajomość podstaw elektroniki oraz umiejętność i chęć lutowania.

Warunki pracy : podwykonawstwo z FOP< /p>

Obowiązki:

Stworzenie funkcjonalności urządzenia „Rcam Spider” zgodnie z poniższymi punktami:

1. Zarządzanie rozwojem produktu do taktycznego nadzoru pola walki, proponowanie rozwiązania architektonicznego, ustalanie zadań i monitorowanie pracy podległego developera systemów wbudowanych.

2. Opracowanie, szkolenie, debugowanie algorytmu rozpoznawania obiektów AI za pomocą kamery termowizyjnej w klasach VII. Dodatkowe szkolenie w zakresie danych syntetycznych i terenowych. Uzyskaj wynik mAP.5 = 0,7 w co najmniej jednej klasie.

3. Opracowanie systemu transmisji danych z Nvidia Jetson Orin Nano do tabletu na odległość 1 km z wykorzystaniem komponentów Himera. Przejście testów rzeczywistego transferu, testowanie transferu różnych ilości danych takich jak współrzędne, klasa obiektu.

4. Konsolidacja danych wideo z pięciu kamer z obiektywami o kącie 18-30 stopni w jedno pole obserwacji. Przetwarzanie obrazu przez algorytm zgodnie z pkt. 1 jednocześnie ze wszystkich 5 kamer. Zademonstruj śledzenie celów za pomocą śledzenia współrzędnych dzięki sztucznej inteligencji.

5. Przeliczenie położenia celu na pojedynczy obraz całego pola obserwacyjnego. Finalizacja odpowiedniego interfejsu.

6. Wyświetlanie w systemie GIS na podstawie ulotki celów ruchomych. Integracja z systemami świadomości operacyjnej wizji bojowej.

Wiedza i umiejętności:

C i C++, Python, Bash, Computer Vision, Yolo, OpenCV, PyQT5< br/> 
 Oferta ważna do 15.12.2024

O firmie Rcam

Firma opracowuje system monitoringu wizyjnego dla pole bitwy, które określa współrzędne celów, rozpoznając ich typy.