Современная и высокотехнологичная компания, занимающаяся разработкой высоконагруженных систем и приложений, прикладного ПО и продуктов в области искусственного интеллекта, нейронных сетей и машинного обучения в поиске ML-аналитика в области Computer Vision. Обязанности: • Исследования и мониторинг - Мониторинг SOTA-решений в CV (PapersWithCode, arXiv, CVPR/ICCV); - Анализ архитектур конкурентов (через публикации, патенты, открытые репозитории); - Анализ демо / презентаций конкурентов и технический разбор; - Поиск и бенчмаркинг открытых датасетов по запросу от ML-инженеров. • Аудит данных - EDA датасетов: анализ дисбаланса классов, различных значимых распределений (сезонность, время суток и т.д.); - Анализ качества разметки: поиск ошибок, проблемных мест, предложения по изменению классов / правил разметки; - Gap-анализ: сравнение доступных данных с требованиями целевых сценариев (domain gap analysis). • Поддержка команды - Разработка инструментов визуализации статистики датасетов (дашборды качества данных); - Автоматизация отчетности по метрикам моделей (сравнение версий моделей по классам); - Ведение технической документации. Требования: • Способность извлекать технические инсайты из визуальных материалов (анализ артефактов в демо-видео, понимание "как это работает" по внешним проявлениям); • Навыки системного мышления: умение оценивать идеи не только с точки зрения технической новизны, но и с учетом имеющихся данных и инфраструктуры; • Уверенное владение Python (pandas, numpy, matplotlib, opencv) для анализа данных и прототипирования; • Глубокое понимание метрик Computer Vision (mAP, IoU, F1-score, MOTA/MOTP) и принципов оценки качества моделей детекции и трекинга; • Опыт работы с форматами данных (COCO, YOLO, VOC) и инструментами разметки (CVAT, LabelStudio); • Умение читать и анализировать научные статьи (arXiv, CVPR, ICCV) и техническую документацию; • Понимание ограничений edge-устройств и мобильных платформ (оптимизация моделей, квантизация, работа с ограниченными ресурсами); • Технический английский (чтение и анализ первоисточников). Будет плюсом: • Опыт работы с видеоаналитикой в сценариях с высокой динамикой (движущиеся камеры, сложные условия съемки); • Понимание аппаратных архитектур (Jetson, мобильные процессоры, NPU) и их влияния на выбор алгоритмов; • Опыт в технологическом консалтинге, стратегическом анализе или research-ролях; • Знание методов синтетической генерации данных (simulation, domain randomization); • Базовое понимание MLOps и жизненного цикла ML-моделей (версионирование данных, A/B тестирование). Условия: • Работа в аккредитованной IT компании; • Оформление в соответствии с ТК РФ (белая ЗП, выплаты больничных и отпускных); • Премия по результатам работы за месяц/год; • ДМС-получение услуг в соответствии со стажем работы в компании; • Оплата такси до офиса и обратно (до 20 тыс. в месяц); • Организованное питание (обед, ужин – все вместе 150 руб./день) на территории компании; • Комфортные условия труда (современные ПК, два монитора, дооснащение по просьбе сотрудника); • Дополнительные выплаты при важных событиях в жизни (рождение ребенка, свадьба и тд); • Подарки к праздникам для детей; • Путевки в детские лагеря; • Компенсация затрат на переезд в г. Ижевск, материальная помощь при аренде жилья.
Похожие вакансии