مهندس الرؤية الحاسوبية - NVIDIA Jetson (الذكاء الاصطناعي الحدي/DeepStream/TensorRT) Mannai Corporation Q.P.S.C.

عن الدور

القدرة على تصميم ونشر وتحسين حلول الرؤية الحاسوبية في الوقت الحقيقي على أجهزة NVIDIA Jetson (سلسلة Orin/Xavier/Nano). امتلاك خط الأنابيب من البداية إلى النهاية، من استيعاب الكاميرا ورسوم GStreamer/DeepStream إلى تحسين النموذج باستخدام TensorRT والنشر الإنتاجي على JetPack Linux. توقع العمل العملي مع CUDA وTensorRT وDeepStream وضبط أداء Jetson (nvpmodel/jetson_clocks)، وتقديم تحليلات موثوقة ومنخفضة الكمون عند الحافة.

المسؤوليات الرئيسية

• تصميم وتنفيذ خطوط أنابيب الرؤية الحاسوبية على Jetson باستخدام DeepStream (GStreamer) لتحليل الفيديو متعدد التدفقات، ودمج الكاشفات/المتتبعين/المشفرين والإضافات المخصصة بلغة C++/Python.

• تحسين نماذج DNN لاستنتاج الحافة باستخدام TensorRT (معايرة INT8/FP16، دمج الطبقات، بناء المحرك، Torch TensorRT عند الاقتضاء).

• اختيار النموذج والنشر (YOLO/DetectNet/SegNet، إلخ) مع تحليل الأداء والتوازن بين الدقة وقدرات أجهزة Jetson.

• تكامل الكاميرا وI/O: كاميرات CSI/USB/IP؛ بناء خطوط أنابيب GStreamer موثوقة، تكوين المشفرين/المفككين (H.264/H.265/AV1)، وإدارة استيعاب RTSP.

• ضبط الطاقة/الأداء (nvpmodel، jetson_clocks) لتلبية ميزانيات الكمون/حرارة/طاقة عبر أوضاع Orin NX/Nano (10–25W).

• إدارة بيئة JetPack: الفلاش/الترقية عبر SDK Manager أو حزم Debian؛ حاوية الأحمال؛ الحفاظ على عمليات بناء/نشر قابلة للتكرار.

• تعزيز الإنتاج: تسجيل/قياسات، استراتيجية تحديث OTA، فشل/إعادة تشغيل سلس، مراقبة صحة الجهاز.

• التعاون مع مهندسي البيانات وفرق المنتج حول SLAs الدقة/الأداء، خطط الاختبار، وتقييم الجهاز.

المهارات والخبرات المطلوبة (يجب أن تكون موجودة)

• 3–7 سنوات في الرؤية الحاسوبية أو الذكاء الاصطناعي المدمج، مع نشرات Jetson العملية (Orin/Xavier/Nano).

• Python/C++ قوية للشفرة الحرجة للأداء (NumPy/CuPy/OpenCV/GStreamer bindings).

• إتقان DeepStream (تصميم الرسوم، تكوينات deepstream-app، الإضافات المخصصة).

• خبرة في TensorRT: بناء المحركات من ONNX/PyTorch، المعايرة إلى INT8/FP16، التحليل، واستكشاف الأخطاء وإصلاحها.

• معرفة عملية بـ CUDA (التدفقات، الذاكرة، المخازن المثبتة) وعمليات جهاز JetPack/Linux (L4T، Ubuntu، السائقين).

• معرفة بتكنولوجيا الكاميرات (CSI/USB/IP)، كودك الوسائط (H.264/H.265/AV1)، وأساسيات GStreamer.

• ضبط الأداء على Orin NX/Nano (nvpmodel/jetson_clocks)، القيود الحرارية والطاقة.

ممتع أن يكون لديك (يفضل)

• خبرة مع Ultralytics YOLO على Jetson عبر DeepStream/TensorRT؛ معرفة بأداة TAO Toolkit.

• معرفة بـ VPI (واجهة برمجة الرؤية) للبدائل المعجلة للرؤية الحاسوبية.

• الحاوية على Jetson (Docker/OCI)، تكامل خادم استنتاج Triton على الحافة.

• دمج المستشعرات، مزامنة الكاميرات المتعددة، توقيع الوقت.

• النشر في بيئات صناعية (قيود الكمون/التشغيل/الأمان).

• خبرة مع Torch TensorRT على JetPack 6.

التعليم

بكالوريوس/ماجستير في علوم الكمبيوتر، الهندسة الكهربائية/الهندسة الحاسوبية، أو خبرة عملية مكافئة.