Обязанности:
COLIZEUM — крупнейшая франшиза киберспортивных клубов в мире. Мы создаём будущее гейм-индустрии! Кто мы?Мы — команда, которая меняет правила игры: 600+ клубов по всему миру, коллаборации с топовыми брендами, звёздами и киберспортивными организациями. Наш стиль — драйв, инновации и масштаб. Ищем специалиста по computer vision / video analytics на проектную работу.Проект — запуск системы видеоаналитики для сети клубов COLIZEUM. Задачи: Подбирать, адаптировать и дообучать модели компьютерного зрения под задачи проекта. Организовать процесс работы с данными: сбор, подготовка, разметка, валидация, улучшение качества моделей. Настраивать сценарии видеоаналитики под реальные условия объекта и снижать количество ложных срабатываний. Взаимодействовать с командой продукта и разработки, чтобы превращать бизнес-задачи в работающие CV-сценарии. Помочь быстро собрать и проверить MVP, который можно дальше масштабировать на сеть. Требования: Практический опыт в Computer Vision / Video Analytics от 3 лет. Обязателен опыт прикладных CV-проектов в ритейле, horeca, магазинах, клиентских точках, офлайн-объектах или видеонаблюдении для операционного контроля. Опыт не только обучения моделей, но и доведения решения до MVP / пилота / внедрения. Понимание, как работать с данными с реальных камер: разные ракурсы, нестабильное качество изображения, сложные сцены, ограничения по данным Опыт работы с PyTorch или TensorFlow; OpenCV; Опыт обучения и дообучения detection / tracking / classification моделей на прикладных данных. Будет плюсом: Опыт проектов в store analytics, loss prevention, anti-fraud, контроль персонала, контроль клиентских зон, контроль выкладки / состояния объектов. Опыт быстрого запуска пилотов на ограниченном датасете. Опыт снижения false positive / false negative в реальных бизнес-сценариях. Понимание, как выстраивать CV-часть проекта так, чтобы ее можно было масштабировать без чрезмерных затрат. Что предлагаем: Прикладной проект с понятным бизнес-эффектом. Возможность влиять на подход, модели и качество будущего продукта. Быструю проверку гипотез на живом кейсе. Прямое взаимодействие с командой, принимающей решения. Гибкий формат сотрудничества в рамках проектной работы.Похожие вакансии