עדיין מחפשים עבודה במנועי חיפוש? הגיע הזמן להשתדרג!
במקום לעבור לבד על אלפי מודעות, Jobify מנתחת את קורות החיים שלך ומציגה לך רק משרות שבאמת מתאימות לך.
מעל 80,000 משרות • 4,000 חדשות ביום
חינם. בלי פרסומות. בלי אותיות קטנות.
Own the full lifecycle of AI and computer vision systems, from model integration to scalable, production deployment.
Core Responsibilities
Deploy AI models to production: integrate, optimize, validate, monitor, and iterate.
Build and optimize Real-Time video inference pipelines (multi-stream, low latency, high throughput).
Optimize GPU inference using CUDA/TensorRT/cuDNN (quantization, batching, memory optimization).
Advantage: deploy and run models on edge devices (NVIDIA Jetson and similar).
Develop CV pipelines for detection/tracking.
Build scalable, production-grade services for video streaming and analytics.
Improve system performance end-to-end using profiling and optimization (CPU/GPU, threading, IO, networking).
Work closely with Product, AI, and platform teams to ship reliable releases.
What Were Looking For (Must Have)
Proven experience taking AI/CV systems from concept to production.
Strong Python for AI workflows and tooling
Strong C ++ ( C ++17/20 preferred)
Deep understanding of profiling and optimization across CPU and GPU.
Hands-on experience with CUDA and inference tooling (TensorRT, cuDNN, Triton).
Experience deploying to edge devices, particularly NVIDIA Jetson.
Strong Real-Time CV pipeline experience.
Understanding of video streaming fundamentals: frame timing, buffering, latency control, scaling.
Nice to Have
Experience with NVIDIA Triton Server and multi-model GPU service orchestration.
Experience with gRPC, Docker, and CI/CD.
Experience with IoT/edge fleet patterns (MQTT).
Linux system -level engineering, Embedded environments, drivers, IO-heavy systems.
Familiarity with GO
במקום לעבור לבד על אלפי מודעות, Jobify מנתחת את קורות החיים שלך ומציגה לך רק משרות שבאמת מתאימות לך.
מעל 80,000 משרות • 4,000 חדשות ביום
חינם. בלי פרסומות. בלי אותיות קטנות.
ערב