Обязанности:
Мы разрабатываем инновационную систему автоматизированной воздушной диагностики карантинных сорняков на основе беспилотных летательных аппаратов и технологий компьютерного зрения. Проект направлен на цифровую трансформацию полевых обследований, заменяя трудоёмкий ручной осмотр полей на быстрое и точное воздушное сканирование с автоматическим формированием геопривязанных отчётов. Ключевые направления работы (в зависимости от специализации кандидата): Разработка и исследование в области LLM и VLM: Создание, прототипирование и добучение моделей (LLM, VLM) для решения прикладных задач. Проведение экспериментов и внедрение новейших методов обработки медиаданных. Компьютерное зрение (CV) и обработка изображений: Реализация и оптимизация state-of-the-art (SOTA) алгоритмов для детекции, классификации, сегментации и трекинга объектов. Работа с мультимодальными моделями (например, BLIP-2, GLIP). Работа с моделями для обнаружения объектов (YOLO). Разработка программного обеспечения для обработки визуальной информации. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning - RL): Исследование и практическое применение современных RL-алгоритмов (DQN, PPO, SAC и др.) для решения реальных задач, в том числе в области робототехники. Участие в разработке сред для обучения агентов. Инженерия ML/DL инфраструктуры: Разработка и поддержка высококачественных Python-библиотек, SDK и инструментов для глубокого обучения. Оптимизация кода, создание unit-тестов, проведение code review и стандартизация процессов разработки (MLOps). Требования: Высшее образование (или обучение на последних курсах) в области математики, информатики, физики или смежных технических дисциплин. Свободное владение Python (ООП, паттерны проектирования, структуры данных). Опыт работы с фреймворками для глубокого обучения, в первую очередь с PyTorch. Знание математической статистики и теории вероятностей. Навыки работы с Git. Технический английский язык для изучения научной литературы. Способность к самостоятельным исследованиям и быстрому освоению новых технологий. Умение работать с чужим кодом, аналитический склад ума и ответственность. Готовность глубоко разбираться в теоретических основах и применять их на практике. Условия: офис расположен в 10 минутах ходьбы от ст. м. Сухаревская, Проспект Мира, Комсомольская; график работы: 5/2, с 09:00 до 18:00 (пятница с 09:00 до 16:45); стабильность, оформление в соответствии с Трудовым кодексом Российской Федерации, оплата листков нетрудоспособности, оплачиваемый отпуск (28 к.дней) и т.д.; премирование по результатам работы (квартально и годовая); комфортные условия работы, офисные помещения после полной реновации 2023г.; З/П обсуждается с успешным кандидатом.Похожие вакансии
Разработчик инфраструктуры RL-обучения LLM
Договорная
Москва. Станции метро: Проспект Мира, Сухаревская, Площадь трёх вокзалов
Яндекс
От 250 000 до 250 000 руб.
Москва. Станции метро: Проспект Мира, Сухаревская, Площадь трёх вокзалов
МФТИ
Договорная
Москва. Станции метро: Проспект Мира, Сухаревская, Площадь трёх вокзалов
2ГИС
От 160 000 до 200 000 руб.
Москва. Станции метро: Проспект Мира, Сухаревская, Площадь трёх вокзалов
МФТИ
Договорная
Москва. Станции метро: Проспект Мира, Сухаревская, Площадь трёх вокзалов
Газпромбанк
От 250 000 до 250 000 руб.
Москва. Станции метро: Проспект Мира, Сухаревская, Площадь трёх вокзалов
МФТИ