Senior Computer Vision Engineer - Real-time Edge AI (OpenCV, ONNX, CUDA & TensorRT)
Budget: $1,500 – $3,000 USD
Senior Computer Vision Engineer - Real-time Edge AI (OpenCV, ONNX, CUDA & TensorRT)
Busco un Senior Computer Vision Engineer con experiencia demostrable en Edge AI para desarrollar un sistema de asistencia táctica en tiempo real basado en captura de vídeo externa.
Desafío Técnico Principal: El sistema debe procesar un flujo de vídeo HDMI, realizar OCR de alta precisión y detección de objetos, y consultar una base de datos local con una latencia end-to-end inferior a 100ms.
Stack Tecnológico Requerido:
• Lenguaje: Python 3.10+ con arquitectura OOP escalable (Interfaces abstractas).
• Visión: OpenCV avanzado y procesamiento de imágenes para OCR de stacks y botes.
• Motores de Inferencia: Experiencia obligatoria con ONNX Runtime, OpenVINO (para optimización en Intel) y TensorRT con CUDA (para escalado en NVIDIA).
• Optimización: Implementación de Batch Processing en GPU para procesar 8 regiones de interés (ROIs) simultáneamente en un solo ciclo de computación.
• Arquitectura: Manejo de Multi-threading y buffers circulares para evitar cuellos de botella en la ingesta de vídeo.
Responsabilidades Clave:
1. Diseñar un State Tracker (Máquina de Estados) que genere una Sequence Key basada en el historial de acciones visuales.
2. Implementar un Buffer de Confianza para eliminar falsos positivos de lectura.
3. Crear un Overlay transparente usando PyQt6 que no interfiera con el rendimiento del sistema.
Nota para postulantes: Abstenerse desarrolladores web o perfiles Full Stack sin experiencia específica en visión artificial de baja latencia y optimización de hardware. Se requerirá una prueba de concepto de latencia en el primer hito."
Busco un Senior Computer Vision Engineer con experiencia demostrable en Edge AI para desarrollar un sistema de asistencia táctica en tiempo real basado en captura de vídeo externa.
Desafío Técnico Principal: El sistema debe procesar un flujo de vídeo HDMI, realizar OCR de alta precisión y detección de objetos, y consultar una base de datos local con una latencia end-to-end inferior a 100ms.
Stack Tecnológico Requerido:
• Lenguaje: Python 3.10+ con arquitectura OOP escalable (Interfaces abstractas).
• Visión: OpenCV avanzado y procesamiento de imágenes para OCR de stacks y botes.
• Motores de Inferencia: Experiencia obligatoria con ONNX Runtime, OpenVINO (para optimización en Intel) y TensorRT con CUDA (para escalado en NVIDIA).
• Optimización: Implementación de Batch Processing en GPU para procesar 8 regiones de interés (ROIs) simultáneamente en un solo ciclo de computación.
• Arquitectura: Manejo de Multi-threading y buffers circulares para evitar cuellos de botella en la ingesta de vídeo.
Responsabilidades Clave:
1. Diseñar un State Tracker (Máquina de Estados) que genere una Sequence Key basada en el historial de acciones visuales.
2. Implementar un Buffer de Confianza para eliminar falsos positivos de lectura.
3. Crear un Overlay transparente usando PyQt6 que no interfiera con el rendimiento del sistema.
Nota para postulantes: Abstenerse desarrolladores web o perfiles Full Stack sin experiencia específica en visión artificial de baja latencia y optimización de hardware. Se requerirá una prueba de concepto de latencia en el primer hito."
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