Skill diminta
AWSAzureCCTV MonitoringCI/CDCommunicationDockerGCPGitHub ActionsGitLab CIGrafanaKubernetesLeadershipMetabasePrometheusPyTorchPythonRabbitMQTensorFlow
Deskripsi
- Tanggung Jawab Utama
- Merancang arsitektur visi komputer dan mengembangkan model untuk deteksi objek, klasifikasi, dan pelacakan di bidang kepatuhan keselamatan, ritel, perbankan, kota pintar, serta kasus penggunaan lain yang disetujui.
- Mengoptimalkan model menggunakan teknik seperti kuantisasi, pemangkasan, dan konversi ke TensorRT atau ONNX untuk eksekusi yang efisien pada perangkat tepi dan server terpusat.
- Membangun dan memelihara pipeline MLOps end-to-end yang mencakup pelatihan, eksperimen dan versi model, CI/CD model, pemantauan kinerja, serta pelatihan ulang otomatis.
- Merancang penerapan dalam wadah menggunakan Docker dan orkestrasi menggunakan Kubernetes untuk mendukung operasi yang dapat diskalakan, multi-lokasi, dan multi-tenant.
- Integrasikan aliran video dari sistem CCTV yang ada dan yang baru ke dalam pipa inferensi menggunakan RTSP, RTMP, WebRTC, dan HLS.
- Rancang arsitektur komunikasi edge-to-cloud menggunakan MQTT dan RabbitMQ untuk peristiwa dan peringatan waktu nyata.
- Berikan kepemimpinan teknis dan bimbingan kepada insinyur AI junior, termasuk tinjauan kode dan penegakan standar teknik.
- Mengevaluasi dan menetapkan alat anotasi serta mengelola alur kerja pelabelan data untuk peningkatan model yang berkelanjutan.
- Bekerja sama dengan Manajer Produk untuk menerjemahkan persyaratan bisnis dan kasus penggunaan menjadi peta jalan teknis yang realistis.
- Kualifikasi dan Pengalaman yang Diperlukan
- Setidaknya lima tahun pengalaman praktis di bidang penglihatan komputer atau pembelajaran mendalam dalam lingkungan produksi; pengalaman di bidang penelitian saja tidak mencukupi.
- Kemahiran yang kuat dalam Python, OpenCV, dan setidaknya satu kerangka kerja deep learning: PyTorch atau TensorFlow.
- Pengalaman praktis dalam menerapkan model ke perangkat tepi, seperti NVIDIA Jetson atau mini PC, serta ke server terpusat.
- Pengalaman praktis yang kuat dengan Docker dan Kubernetes.
- Pengalaman mengimplementasikan pipeline CI/CD menggunakan GitHub Actions, GitLab CI, atau platform sejenis.
- Pengalaman langsung dengan protokol streaming video RTSP, RTMP, WebRTC, dan HLS.
- Pengalaman dengan infrastruktur pesan MQTT dan RabbitMQ.
- Pengalaman membangun atau mengoperasikan pipeline MLOps menggunakan MLflow, DVC, atau platform sejenis.
- Pengalaman menggunakan platform anotasi seperti CVAT, Label Studio, Roboflow, atau alat sejenis.
- Pengalaman langsung dan praktis dalam mengimplementasikan platform Vision AI end-to-end, produk, atau solusi analitik IoT; pengalaman yang hanya berupa pelatihan atau pengamatan saja tidak memadai.
- Pengalaman membangun dasbor pemantauan atau operasional menggunakan satu atau lebih dari yang berikut: ThingsBoard, Metabase, Kibana, Prometheus, atau Grafana.
- Kualifikasi dan Pengalaman yang Diutamakan
- Sertifikasi NVIDIA Deep Learning Institute atau sertifikasi machine learning berbasis cloud dari AWS, Google Cloud, atau Microsoft Azure.
- Pengalaman di bidang keselamatan atau HSE, pertambangan, manufaktur, atau lingkungan kota pintar.
- Pengalaman kepemimpinan teknis sebelumnya, baik sebagai pemimpin tim formal maupun pemilik teknis informal.
- Memahami kerangka kerja penyajian model seperti NVIDIA Triton Inference Server atau TorchServe.