Инженер/специалист по машинному обучению

Группа компаний "Турбулентность-ДОН" - производственная компания, занимающаяся разработкой, изготовлением и продажей промышленного нефтегазового оборудования. На новый проект у нас открылась вакансия: разработчик компьютерного зрения/Computer Vision Developer/CV-разработчик, Computer vision engineer/CV-инженер в области Time Series & Signal Recognition Обязанности: Обработка и анализ больших массивов данных, включая их очистку, подготовку и аугментацию для создания набора данных. Применение методов обработки сигналов для поиска, выделения и классификации сигнатур, включая фильтрацию, спектральный анализ, преобразования Фурье и другие методы подавления шума. Разработка и внедрение моделей машинного обучения для анализа и распознавания сигнатур сигналов в сложных и зашумленных данных. Оптимизация моделей для повышения точности классификации и минимизации ложных срабатываний при работе с сигналами. Визуализация данных и представление результатов техническим и нетехническим стейкхолдерам. Разработка и тестирование моделей глубокого и классического машинного обучения для задач распознавания сигнатур сигналов, включая модели CNN, автоэнкодеры, GAN и др. Реализация и оптимизация моделей для одноклассовой и многоклассовой классификации. Требования: Глубокое понимание методов фильтрации сигналов, подавления шума, преобразований Фурье, методов спектрального анализа для работы с шумными данными. Опыт разработки и внедрения моделей для поиска и классификации сигнатур сигналов в условиях высокошумной среды. Владение Python и библиотеками для анализа данных и машинного обучения (pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn, tensorflow/keras и др.). Уверенное владение методами разработки и оптимизации моделей глубокого обучения (CNN, RNN, LSTM, автоэнкодеры, GAN), с акцентом на анализ временных рядов и сигнатур сигналов. Опыт работы с моделями одноклассовой классификации и их применением к задачам анализа сигналов. Мы предлагаем: оформление в штат согласно ТК РФ, полный социальный пакет бонусы по результатам работы, дополнительный бонус за дедлайн задачи, доплата за стаж, индексация окладов система наставничества и обмена опытом возможность развиваться в команде и проекте возможность профессионального развития итоговый уровень з\п обсуждается индивидуально с успешным кандидатом.