Инженер по компьютерному зрению

Должностные обязанности:

1. Развитие проектов компьютерного зрения:
   - Участие в формировании и реализации проектов CV для производственных площадок;
   - Совместно с бизнес-заказчиками формализация задачи;
   - Проведение технической оценки реализуемости новых CV-кейсов;
2. Техническое управление подрядчиками:
   - Поиск и техническая оценка подрядчиков и готовых решений в области компьютерного зрения.
   - Подготовка технических требований и заданий на разработку/пилотирование CV-решений.
   - Контроль разработки и внедрения, проведение технической приемки результатов.
   - Организация пилотов и испытаний, формирование объективных критериев качества: precision/recall, количество ложных срабатываний, доля корректно обработанных событий, ошибка измерения и т. п.
   - Контроль передачи исходного кода, моделей, документации, конфигураций и иных необходимых материалов от подрядчиков;
3. Эксплуатация существующих CV-систем:
   - Техническое сопровождение действующих систем компьютерного зрения ;
   - Выполнение небольших изменений и исправлений самостоятельно либо постановка задачи подрядчику;
4. Техническое развитие и стандартизация
   - Формирование единых технических требований к новым CV-решениям компании;
   - Контроль версий моделей и программных компонентов, документации и конфигураций;
   - Участие в масштабировании успешных пилотов на производственные площадки;
   - Постепенное снижение зависимости от подрядчиков за счет накопления внутри компании технической документации, исходного кода и компетенций.

Требования к кандидату:

- Высшее техническое образование (информационные технологии; прикладная математика / информатика; программная инженерия);

- Опыт работы от 3 лет в Computer Vision / ML / разработке или сопровождении программно-аппаратных систем.
Желательно:
- опыт промышленного внедрения CV;
- опыт взаимодействия с подрядчиками или технического ведения проектов;

Понимание основных задач CV: классификация, детекция, сегментация, трекинг;
Понимание жизненного цикла ML/CV-модели;
Опыт работы с PyTorch либо аналогичным ML-фреймворком; OpenCV;
Понимание инференса и особенностей работы моделей на GPU;
Понимание принципов работы IP-камер;
Понимание влияния ракурса, фокусного расстояния, освещения, движения и качества изображения на CV;