10 annunci per il ruolo di fpga engineer - campania (recruiting in corso)

Low-Power Edge-AI on FPGA for Real-World Scenarios
Kineton —Napoli, Campania
- Machine learning
High-Level Synthesis Approaches for High-throughput Digital and Image Signal Processing
Kineton —Napoli, Campania
- C++
From Open Software to Open Hardware Playground RISC-V Soft-SoC on FPGA
Kineton —Napoli, Campania
FPGA Engineer – Sistemi Digitali ad Alte Prestazioni
Kineton Srl —Fusaro, Campania
- Informatica
Candidatura rapida
Junior Electronic Engineer
DESA srl —Pomigliano d'Arco, Campania
- Inglese
- Produzione
- Capacità di comunicazione
Candidatura rapida
Model-based Approaches for Hardware Design for High-throughput Digital and Image Signal Processing
Kineton —Napoli, Campania
Validating High-throughput Digital Signal Processing with IEEE Universal Verification Methodology
Kineton —Napoli, Campania
- C++
Hardware/Software Co-design for CPU-FPGA Integrated Hybrid Platforms
Kineton —Napoli, Campania
Senior HW electronic Designer
MBDA —Fusaro, Campania
- Tempo pieno
- Inglese
- Laurea magistrale
- Project management
Leveraging CI/CD Technologies for Agile Hardware Engineering
Kineton —Napoli, Campania

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Low-Power Edge-AI on FPGA for Real-World Scenarios

Kineton -
Napoli, Campania

Candidati adesso

Dettagli della posizione

Qualifiche

Machine learning
Deep learning

Descrizione completa della posizione

L’Edge-AI rappresenta una rivoluzione fondamentale nel machine learning, che trasporta l’intelligenza dai datacenter fino all’edge, dove vivono i dati.

All’edge, potenza ed energia sono limitate e molte piattaforme non possono permettersi i consumi di potenti GPU per eseguire modelli deep. Le piattaforme FPGA offrono un vantaggio strategico in termini di consumi energetici per dispiegare modelli compressi e personalizzati all’edge.

Questa tesi esplorerà i trade-off e i vantaggi della progettazione e deployment di modelli Edge-AI su piattaforme attrezzate con FPGA.

Argomento principale:

Embedded systems
Edge-AI
FPGAs

Requisiti di base:

Ingegneria Informatica, Elettronica, dell’Automazione, delle Telecomunicazioni o corsi affini.
Conoscenza di sistemi embedded ed edge
Familiarità con machine learning e deep learning+
Familiarità con tecnologie FPGA (AMD Xilinx, Intel Altera, Microchip, Lattice)

Sede: Napoli

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High-Level Synthesis Approaches for High-throughput Digital and Image Signal Processing

From Open Software to Open Hardware Playground RISC-V Soft-SoC on FPGA

FPGA Engineer – Sistemi Digitali ad Alte Prestazioni

Junior Electronic Engineer

Model-based Approaches for Hardware Design for High-throughput Digital and Image Signal Processing

Validating High-throughput Digital Signal Processing with IEEE Universal Verification Methodology

Hardware/Software Co-design for CPU-FPGA Integrated Hybrid Platforms

Senior HW electronic Designer

Leveraging CI/CD Technologies for Agile Hardware Engineering

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