Обязанности:
StampSoft - это про автоматизацию. Автоматические парковки, платёжные терминалы, умные дома и офисы, системы контроля доступа, автоматические мойки, кофейни и много ещё чего крутого и интересного работает на нашей электронике и ПО. Мы проектируем системы автоматизации под управлением облачной платформы ParkCloud, аналога nodejs, но более приспособленного к управлению оборудованием. Основной стек у нас C++/JS. Системы автоматизации - достаточно консервативная среда, тем не менее мы активно занимаемся внедрением систем на основе CV/AI/ML/DL. Мы приглашаем в команду инженера по машинному обучению, предпочтительно широкого спектра подготовки, которому предложим уникальные и интересные задачи. Среди приоритетных кейсов для разработки: 1. Компьютерное зрение в транспортной инфраструктуре: Распознавание государственных регистрационных номеров . Детекция и трекинг автомобилей перед шлагбаумом, в боксе, на парковочном месте. Детекция и трекинг человека. Классификация типа транспортного средства (легковой, грузовой, мотоцикл), габаритов. 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, умение мыслить, качественная фундаментальная подготовка по направлениям DL/ML, стремление развиваться и решать сложные задачи. Мы берём новичков, для нас в приоритете понимание фундамента, основ и в какой-то степени математики данной специальности. И, конечно, пытливый ум. От соискателя требуется готовность выполнить тестовое задание и пройти собеседование. Про обратное распространение и градиенты в сверточных слоях обязательно поговорим ) Требования: Уверенное владение Python (OpenCV, PyTorch, Ultralytics). Опыт с PyTorch, навыки обучения и дообучения моделей. 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). Навыки построения пайплайнов, предобработка изображений/видео. Опыт работы с видеоданными, логами. 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
TechLead ML/CV Developer (MedTech)
Договорная
Москва. Станции метро: Пражская
Дартс рекрутинг сервисез