Обязанности: Оптимизировать промышленные процессы с помощью средств компьютерного зрения; Использовать и обучать open-source модели, интегрировать их в технологические процессы; Готовить данные: сбор, разметка, контроль качества данных; Заниматься поддержкой и улучшением готовых решений. Требования: Опыт от 1 года работы в CV; Знание классических алгоритмов CV и препроцессинга (фильтры, сегментация, классификация, детекция особых точек и т. д.); Знание основных нейросетевых архитектур CV: YOLO, Resnet/Mobilenet, U-Net, опыт использования и обучения (дообучения); Умение довести модель от идеи до продакшена (REST API, OpenVINO, Triton Inference Server, TensorRT, ONNX Runtime); Умение пользоваться Git, Docker, Linux. Преимуществом будет: Опыт работы с генеративными нейросетями GAN (CycleGAN, pix2pix), диффузионные модели; Знание методов обработки 3D-данных (облака точек, карты глубины, 3D-модели); Знание классического ML; Знание основных библиотек работы с данными: numpy, matpotlib, scikit-learn, pandas; Знание моделей ViT, VLM архитектур; Опыт разработки scene text recognition, OCR решений; Опыт работы с SDK вендоров Daheng, Hikvision, Orbec; Опыт работы с MLflow, CVAT, CUDA; Pro-active подход и умение общаться с технологическим персоналом. Условия: Работа с реальным impact: Ваши модели будут влиять на миллионные бюджеты и реальное производство. Зарплата: Конкурентный уровень белой заработной платы. Соцпакет: Корпоративный ДМС после года работы, частичная компенсация абонементов в спорт зал/бассейн, компенсация съема жилья иногородним. Развитие: Оплата конференций, курсов, сертификаций Комфорт: Гибридный график (3 – офис, 2 – дом) после прохождения испытательного срока, по согласованию Стабильность: Официальное трудоустройство с первого дня в крупном холдинге.
Похожие вакансии