Обязанности:
EcoFlight является первой компанией в России, разработавшей систему мониторинга авиационного шума EcoFlight Monitoring. Наш продукт направлен на решение задач, связанных с минимизацией воздействия авиационных и строительных шумов в городской среде. Главной целью проекта является создание автоматизированной системы мониторинга авиационных и строительных шумов с помощью собственных запатентованных методов сбора и анализа акустических данных, которые позволяют выполнить более точную шумовую оценку. Мы используем современные архитектурные подходы в разработке программного обеспечения и гибкие методологии проектного управления, что дает нам возможность создавать уникальные технические решения для оценки шумовых событий в окружающей среде, не имеющие аналогов на Российском рынке. Мы приглашаем Deep Learning Engineer (изображения/аудио) в команду для работы с уникальными задачами в области мониторинга авиационного шума. Если вы хотите стать частью команды, которая решает сложные задачи и внедряет инновации — ждем вас! Чем предстоит заниматься: Разрабатывать и тренировать модели глубокого обучения для анализа изображений и звука; Настраивать и оптимизировать архитектуры моделей (например, ResNet, ViT); Проводить аугментацию данных для повышения качества моделей; Анализировать данные, визуализировать результаты, проводить обработку и визуализацию данных, включая построение спектрограмм; Оценивать эффективность моделей с помощью метрик (PRC, F1, ROC-AUC и др.); Работать с жизненным циклом ML-модели (EDA, FE, обучение, валидация, мониторинг). Что мы ожидаем от вас: Базовые навыки в Python 3, Git, Bash, Docker, Jupyter, SSH; Знание основ SQL; Умение работать с numpy, pandas, scipy, sklearn; Владение Pytorch для реализации экспериментов; Знание принципов работы сверточных сетей и методов регуляризации; Опыт подготовки датасетов с использованием аугментации данных; Понимание цифровых характеристик звука (частота дискретизации, амплитуда и др.); Знание метрик оценки моделей и методов борьбы с утечкой данных; Умение читать техническую документацию и статьи на английском языке; Знакомство с источниками информации, такими как paperswithcode, HuggingFace Blog. Будет плюсом: Владение OpenCV и понимание математики компьютерного зрения; Опыт работы с временными рядами и обучением без учителя (автоэнкодеры, сиамские сети); Использование библиотек: seaborn, librosa, streamlit, plotly, gradio; Знание DVC или MLFlow; Опыт сегментации (SegmentAnything, YOLO) и оптимизации гиперпараметров (optuna, Ray Tune); Теоретическое понимание механизма обратного распространения ошибки; Участие в соревнованиях Kaggle; Навыки разработки API (FastAPI/Flask), работы с RabbitMQ/Celery; Опыт создания DL-систем реального времени для аудио/видео. Мы предлагаем: Белая заработная плата - уровень обсуждаем Хорошие условия по зарплате и карьерному росту: мы постоянно масштабируем свои проекты, что позволяет динамично развиваться в карьере и профессионально расти Официальное трудоустройство с первого дня Высокий уровень автономности и участия в принятия технический решений Высокий уровень коммуникации и обратной связи в команде Профессиональный, дружный коллектив Комфортабельный, современный офис ст.м. Авиамоторная, Лефортово, г. МоскваПохожие вакансии
Deep Learning Engineer (Motion Prediction)
Договорная
Москва. Станции метро: Авиамоторная, Лефортово
Автотех
Deep Learning Research Engineer (RnD)
Договорная
Москва. Станции метро: Авиамоторная, Лефортово
Photo Lab
Junior Deep Learning Engineer (Tanks Blitz)
Договорная
Москва. Станции метро: Авиамоторная, Лефортово
Lesta Games
Manipulation Deep Learning Researcher
Договорная
Москва. Станции метро: Авиамоторная, Лефортово
СБЕР