Просмотр вакансии

Разработка и обучение нейросетевых моделей:

• Детекция объектов (по видео, ИК и RGB-изображениям);

• Классификация целей и фильтрация ложных срабатываний;

• Прогноз траекторий (Kalman, LSTM, GRU и пр.).

Обработка и аугментация видео/изображений (OpenCV, NumPy, PIL).

Оптимизация моделей под edge-устройства: ONNX, TensorRT, quantization.

Работа с алгоритмами и фильтрами (Фильтр калмана и т.д.)

Валидация моделей, контроль качества, A/B тесты.

Интеграция моделей в пайплайн трекинга и управления.

Работа в связке с embedded, CV, DevOps.

Ведение экспериментов и ML-документации (MLFlow, Git, wiki).

Уверенное владение Python + PyTorch / TensorFlow.

Опыт построения и обучения нейросетей с нуля.

Опыт обработки изображений и видео с использованием OpenCV.

Знание CNN, object detection, классификации.

Понимание методов обработки последовательностей: Kalman, LSTM и др.

Умение оптимизировать модели для реального времени.

Навыки работы в Linux, с Git, Docker.

Будет плюсом:

Опыт применения OpenCV на edge-устройствах (Raspberry, Jetson).

Навыки в semi-supervised / active learning.

Опыт работы с тепловизорами или радиолокационными изображениями.

Использование ONNX, OpenVINO, TensorRT.

Опыт обработки траекторий и данных с сенсоров (GPS, IMU).

Участие в мультидисциплинарных инженерных проектах.

Участие в технологически сложном проекте на стыке ML, CV и embedded.

Работа с реальными устройствами и реальными условиями.

Влияние на архитектуру и ключевые решения.

Современный стек инструментов и инженерную культуру.

Оформление по ТК РФ - полностью белая ЗП без почасовок.

архитектора