Обязанности:
StampSoft - это про автоматизацию. Автоматические парковки, платёжные терминалы, умные дома и офисы, системы контроля доступа, автоматические мойки, кофейни и много ещё чего крутого работает на нашей собственной электронике и ПО. У нас всё работает под управлением платформы собственной разработки ParkCloud, аналога nodejs, но более приспособленного к управлению оборудованием. Мы приглашаем в команду инженера по компьютерному зрению (CV / ML / Detection / Tracking), которому предложим уникальные и интересные задачи. Среди кейсов: 1. Компьютерное зрение в транспортной инфраструктуре: Детекция и трекинг автомобилей перед шлагбаумом, в боксе, на парковочном месте. Детекция и трекинг человека. Классификация типа транспортного средства (легковой, грузовой, мотоцикл), габаритов. Распознавание государственных регистрационных номеров . 2. Экологические решения — и интеллектуальная сортировка тары: Подтверждение наличия объекта в приёмном отсеке; Определение позиции штрих-кода и ориентации тары (для корректного вращения). Распознавание штрих-кода и QR-кода. Классификация типа материала (стекло, пластик, жесть и другие ), в том числе конкретных брендов бутылок; Оптимизация систем сортировки и автоматизация обработки объектов (ускоренное считывание штрих-кода на таре) в реальном времени. Основным навыком нашего будущего сотрудника всё-таки является технический склад ума и умение мыслить алгоритмически. От соискателя требуется готовность выполнить тестовое задание. Подход Системы машинного зрения в современных комплексах самообслуживания - относительно новый, но перспективный тренд. На данном этапе мы предложим реализовать совместно 1-2 проекта с оплатой за разработку/внедрение. После успешной апробации и оценки востребованности решения мы с довольствием предложим продолжить работу над пулом проектов и трудоустройство в штат. Требования: Уверенное владение Python (OpenCV, PyTorch, Torchvision, Ultralytics, FastAPI). Опыт с PyTorch или TensorFlow, навыки обучения и дообучения моделей. Опыт работы в ML / CV от 2 лет. Навыки в задачах детекции / сегментации / трекинга объектов. Знание SOTA-архитектур: YOLO, DETR, RT-DETR, SAM и др. Понимание специфики обработки видео (RTSP, ffmpeg, потоковые пайплайны). Опыт с docker-контейнерами, Git, Linux. Оптимизация инференса (ONNX, TFLite, TensorRT и др.). Навыки построения пайплайнов, предобработка изображений/видео. Опыт работы с видеоданными, логами. Самостоятельность, умение оценивать сроки и ресурсы. Условия по проектной занятости: Выполнение задач по готовому ТЗ (отдельные модули). Оплата по задачам или этапам (MVP / релиз). Гибрид / удалёнка, оформление по ГПХ / ИП / самозанятость. Возможность долгосрочного сотрудничества. Условия по полной занятости: Участие в долгосрочном проекте как инженер по CV/ML. Гибрид / удалёнка, оформление по ГПХ / ИП / самозанятость.Похожие вакансии
Старший разработчик по компьютерному зрению
От 229 885 руб.
Москва. Станции метро: Пражская
Автомакон
Специалист по компьютерному зрению (высоконагруженные системы видеоаналитики)
Договорная
Москва. Станции метро: Пражская
DCS