Просмотр вакансии

Задачи:

• Анализировать текущий ландшафт SOTA подходов, определять базовые решения для конкретных задач.
• Планировать, запускать и анализировать эксперименты по обучению моделей.
• Вести документацию по экспериментам, результатам, гипотезам и принятым техническим решениям.
• Анализировать, формировать и улучшать датасеты для обучения и валидации моделей.
• Разрабатывать форматы разметки, выявлять проблемы в данных и устранять их.
• Погружаться в архитектуры моделей и улучшать их под конкретные задачи.
• Работать с широким спектром CV задач: детекция, сегментация, классификация, трекинг, анализ изображений и видео.
• Оценивать качество моделей, проводить анализ ошибок.
• Взаимодействие с engineering командой по вопросам интеграции, деплоя и оптимизации решений.

Требования:

• Практический опыт в области Computer Vision, опыт разработки в области компьютерного зрения и видеоаналитики.
• Уверенное знание Python.
• Владение библиотеками: PyTorch/Tensorflow, NumPy.
• Опыт работы с библиотекой OpenCV, понимание классических методов компьютерного зрения.
• Опыт обучения моделей object detection, image classification.
• Опыт организации подготовки датасетов для обучения моделей и тестирования пайплайна.
• Понимание подходов к оценке качества обученной модели, оценке качества работы пайплайна

Дополнительно плюсом будет:

• Опыт оптимизации моделей под CPU / GPU / edge-устройства.
• Опыт с Docker, CI/CD и production ML workflows.
• Знание С++.