Senior Computer Vision & Edge AI Engineer

Preferred

• Public cloud and cloud MLOps (ideally Azure: IoT Edge, ML).

One-class / unsupervised anomaly detection

PatchCore, EfficientAD, PaDiM, student–teacher, normalizing flows, and their real failure modes (reference-set contamination, threshold calibration with few or no defective samples, synthetic defects via cut-paste / DRAEM, over-rejection, drift). Supervised defect segmentation and detection (encoder–decoder, DETR-family): training, acceptance criteria and imbalanced datasets.

Methodological rigor

AUROC / AUPRO alongside plant-level metrics (escape rate, false-reject rate) and regression validation against recorded data. C++ & Real-Time Systems Expert-level modern C++ (C++17/20) for real-time vision pipelines, in addition to expert Python.

High-performance systems design

native pipeline/orchestrator coordinating capture, pre-processing, inference and post-processing while keeping data in memory and avoiding unnecessary copies and hops.

Hard latency budgets

determinism, watchdogs and graceful degradation. Linux, Docker, Git and CI as the natural working environment. GPU & Inference Optimization (NVIDIA) Solid CUDA: execution model, streams, CUDA Graphs, memory management (pinned, unified, pre-allocation), writing and debugging custom kernels.

GPU libraries

cuBLAS, NPP, CV-CUDA, Thrust or equivalents for accelerated image pre-processing and scoring.

TensorRT in production

engine building, mixed FP16 / INT8 precision with custom quantization calibration, precision-degradation diagnosis and dynamic batching. Triton Inference Server in production. Profiling with Nsight Systems / Nsight Compute; p99 latency characterization per stage and finding the real bottleneck before optimizing. Data & MLOps Model versioning and registry (MLflow or equivalent), reproducibility and dataset curation (CVAT).

Traceability

able to demonstrate which model, data and version produced a given result.

Models in production

monitoring, drift detection and a retraining / rollback policy. Nice to Have Custom TensorRT plugins. Industrial cameras — GigE Vision (ideally Basler pylon); optics, lighting and photometric calibration (flat-field). Anomalib (advanced use or upstream contributions). Manufacturing / quality context (automotive or another regulated industry); ISA-95 and IEC 62443.

Publications, talks or open source in vision / anomaly detection.

¿Qué podemos ofrecerte

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INETUM Somos un Consultora digital, internacional y ágil. En la era de la post-transformación digital, nos esforzamos para que cada uno de nuestros 28.000 profesionales pueda renovarse continuamente. Cada uno de ellos puede diseñar su itinerario profesional de acuerdo a sus preferencias, emprender junto a sus clientes para construir en la práctica un mundo más positivo, innovar en cada uno de los 27 países y conciliar su carrera profesional con su bienestar personal. Nuestros 28.000 atletas digitales están orgullosos de haberse certificado Top Employer Europe 2024