Обязанности:
Обязанности: Разметка и предобработка датасетов для обучения нейросетей (YOLO, Detectron2). Обучение, дообучение и валидация моделей по всем метрикам ТЗ (уборка, дефекты, инциденты, распознавание униформы и техники). Расчёт и мониторинг метрик качества. Анализ ошибок модели, формирование рекомендаций по улучшению (добавление классов, аугментация данных). Подготовка отчётов по качеству моделей для аудитов Заказчика. Участие в интеграции новых метрик и камер (тестирование на реальных потоках). Требования: Высшее образование (математика, информатика, прикладная математика, компьютерное зрение, ИИ). Опыт работы с компьютерным зрением / обучением нейросетей от 1 года. Уверенное владение pandas, numpy, scikit-learn, OpenCV. Опыт работы с фреймворками глубокого обучения: PyTorch / TensorFlow. Знание метрик классификации/детекции объектов (Precision, Recall, mAP, IoU). Опыт разметки данных (LabelStudio, CVAT или аналог). Портфолио проектов (GitHub / Kaggle / личные репозитории). Желательные навыки: Опыт настройки предобученных моделей (YOLOv8/v10, EfficientDet и т. д.). Знание Docker, Git. Опыт работы с видео-потоками (RTSP, Ffmpeg). Понимание требований к качеству видео для ИИ (Full HD, 25 fps, освещение, угол камеры). Условия: Оформление по ТК РФ. График работы 5/2. Испытательный срок 3 месяца. Место работы: г. Москва
Похожие вакансии