AI-помощник: сопроводительное письмо, адаптация резюме, тренировка собеседованияПерейти ↓
Описание вакансии
Задачи
•Анализировать текущий ландшафт SOTA подходов, определять базовые решения для конкретных задач.
•Планировать, запускать и анализировать эксперименты по обучению моделей.
•Вести документацию по экспериментам, результатам, гипотезам и принятым техническим решениям.
•Анализировать, формировать и улучшать датасеты для обучения и валидации моделей.
•Разрабатывать форматы разметки, выявлять проблемы в данных и устранять их.
•Погружаться в архитектуры моделей и улучшать их под конкретные задачи.
•Работать с широким спектром CV задач: детекция, сегментация, классификация, трекинг, анализ изображений и видео.
•Оценивать качество моделей, проводить анализ ошибок.
•Взаимодействие с engineering командой по вопросам интеграции, деплоя и оптимизации решений.
Требования
•Практический опыт в области Computer Vision, опыт разработки в области компьютерного зрения и видеоаналитики.
•Уверенное знание Python.
•Владение библиотеками: PyTorch/Tensorflow, NumPy.
•Опыт работы с библиотекой OpenCV, понимание классических методов компьютерного зрения.
•Опыт обучения моделей object detection, image classification.
•Опыт организации подготовки датасетов для обучения моделей и тестирования пайплайна.
•Понимание подходов к оценке качества обученной модели, оценке качества работы пайплайна
Дополнительно плюсом будет
•Опыт оптимизации моделей под CPU / GPU / edge-устройства.
•Опыт с Docker, CI/CD и production ML workflows.
•Знание С++.
