Líder de Algoritmo de Inteligencia Artificial

En AgroScout, desarrollamos algoritmos de IA para la detección temprana de plagas y enfermedades en un número creciente de cultivos extensivos. Los datos sin procesar se recopilan y se ingresan en el sistema utilizando cámaras y drones autónomos. Nuestra aplicación permite al usuario marcar fácilmente el campo o el área que desea explorar y enviar el dron para recopilar los datos necesarios. Los datos se escanean y analizan en nuestra plataforma de informes y análisis de IA basada en la web para identificar las plagas y enfermedades. Además, contamos con una red global de agrónomos que analizan los hallazgos. Los productores y agrónomos tienen acceso a cada imagen etiquetada geográficamente, así como a los informes completos de resultados las 24 horas del día, los 7 días de la semana a través de la aplicación móvil y el escritorio. Este conocimiento permite a los productores tomar mejores decisiones para reducir el uso de pesticidas, mejorar los rendimientos y aumentar las ganancias.

Tu misión

  • Liderar el equipo de IA responsable de:
  • Garantice y prepare conjuntos de imágenes de entrada, desarrolle modelos y establezca parámetros para la visión artificial de IA
  • Ejecutar modelos en TensorFlow/Keras
  • Análisis de resultados: ejecute pruebas y mejore los modelos hasta alcanzar los resultados requeridos

Requisitos

  • Comprensión sólida de Deep Learning y Computer Vision: debe
  • Al menos 5 años de experiencia práctica en el desarrollo y la implementación de redes de aprendizaje profundo para tareas de visión por computadora: debe
  • Experiencia líder de equipo
  • Experiencia con redes de Detección de Objetos en imágenes
  • Experiencia en desarrollo y despliegue de algoritmos de procesamiento de imágenes con Opencv
  • 3 años de experiencia en el desarrollo de microservicios Python
  • Experiencia en Linux
  • Experiencia con Oracle / AWS / SQL – Ventaja

Acerca de trabajar con nosotros

Utilizamos análisis de imágenes basados en IA para asegurarnos de que los agricultores puedan tomar decisiones basadas en datos sobre sus cultivos y nunca más tengan que depender de corazonadas.

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