Адаптируем резюме под ATS-фильтры, подготовим сопроводительное на основе резюме и вакансии, соберём гайд подготовки к собеседованию, найдём контакты HR и нанимающих
Требования:
Иметь реализованные проекты в этой области.
Будет плюсом:
Опыт анализа данных и работы с большими объемами визуальной информации.
Опыт работы с фреймворками машинного обучения: знание TensorFlow, Keras, PyTorch.
Опыт работы со SLAM.
Навыки в области обработки сигналов и изображений: понимание методов фильтрации, преобразования и анализа визуальных данных.
Знание основ математики: линейная алгебра, статистика и теория вероятностей.
Опыт работы с RESTful API для интеграции компьютерного зрения в приложения.
Знание инструментов аннотирования: опыт работы с CVAT (Computer Vision Annotation Tool) для создания высококачественных аннотированных наборов данных, необходимых для обучения моделей машинного обучения.
Опыт использования ClearML для управления экспериментами в области машинного обучения: знание возможностей этой платформы для отслеживания метрик, версий моделей и автоматизации рабочего процесса.
Способность к оптимизации кода для реального времени и производительности систем.
Условия:
Конкурентная заработная плата (согласовывается по итогам собеседования в зависимости от опыта и навыков).
Возможен удаленный формат работы.
Участие в интересных проектах с возможностью профессионального роста.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.
ЖмитеГайд по безопасности