Мы — технологическая команда, создающая решения для спорта. Наш продукт направлен на трансформацию и объективизацию судейства. Мы ищем Data Scientist в R&D на стыке компьютерного зрения, анализа движения человека и музыки. Вы будете проектировать признаковое описание выступления и алгоритмы, которые из шумных поз и траекторий предмета извлекают реальные характеристики для анализа: форму тела, ритм, работу с предметом, пространственный рисунок и многие другие. Обязанности ритм и кросс-модальность «музыка ↔ движение»: Извлечение музыкальной структуры (темп, доли, онсеты, акценты, границы фраз) и ритмической структуры движения; метрики согласованности и попадания акцентов движения в музыкальные; выравнивание разнотемповых последовательностей и оценка музыкальности выступления как измеримой величины пространственная аналитика: Перемещение и ориентация спортсмена и предметов на площадке, геометрия и кривизна траекторий, покрытие ковра, зонирование, переход из координат кадра в координаты площадки взаимодействие «тело — предмет» во времени и пространстве: Трекинг предмета, определение части тела, которой выполнен контакт, связывание фаз работы предмета с фазами движения тела, аналитика бросков и ловли построение метрик качества под задачу (а не только accuracy/mAP), оценка согласия с экспертами, проверка статистических гипотез и корреляционный анализ, анализ ошибок и failure cases, сравнение версий алгоритмов на фиксированных наборах. Каждый вердикт алгоритма должен быть объясним и визуально проверяем экспертом от прототипа до продакшена Воспроизводимые эксперименты, чистый и поддерживаемый код с тестами, интеграция алгоритмов в пайплайн видеоаналитики, построение визуализации для ревью экспертами. Требования опыт в компьютерном зрении от 3 лет уверенный Python, чистый и поддерживаемый код, тесты, культура воспроизводимых экспериментов NumPy, pandas, scikit-learn, SciPy, matplotlib/plotly PyTorch, OpenCV; опыт с сегментационными моделями (SAM и аналоги) инструменты pose estimation / tracking / video feature extraction понимание методов анализа движения человека: pose estimation, skeleton-based features, motion descriptors, temporal sequence analysis анализ временных рядов: Temporal CNN, трансформеры для последовательностей, методы выравнивания последовательностей (DTW и аналоги) статистический анализ, проверка гипотез, корреляционный анализ, построение метрик и оценка качества моделей умение самостоятельно ставить задачу: от расплывчатого экспертного требования до измеримого критерия и метрики. Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская гибридный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Похожие вакансии