Приглашаем присоединиться к масштабному и технологически сложному проекту в области компьютерного зрения, который находится на ключевой стадии развития после успешного создания MVP. Наша миссия — коренная цифровизация и автоматизация критически важных процессов, где точность и надежность решений напрямую влияют на безопасность и операционную эффективность.
Суть проекта и ваших будущих задач:
Тебе предстоит углубленная работа над тремя основными направлениями, каждое из которых представляет собой серьезную вычислительную и алгоритмическую задачу:
Разработка и совершенствование систем детекции и трекинга специального транспорта:
- это подразумевает работу со сложными сценариями: изменение освещенности, погодные помехи (дождь, снег, туман), частичные и полные перекрытия объектов (окклюзии).
- цель — создание робастных алгоритмов, обеспечивающих непрерывное и точное сопровождение объектов в режиме реального времени across multiple cameras.
Создание и обучение моделей для распознавания и семантической интерпретации жестов сотрудников:
- задача выходит за рамки простой классификации поз; требуется понимание последовательностей действий для автоматизации логистических операций и минимизации рисков, связанных с человеческим фактором.
- предстоит работа с данными, полученными с разных ракурсов, и адаптация моделей под специфические сценарии взаимодействия.
Разработка интеллектуальной системы детекции событий на основе видеоаналитики.
Тебе предстоит научить систему не просто "видеть" объекты, но и "понимать" контекст происходящего, идентифицируя предопределенные события и аномалии для проактивного реагирования.
Чем предстоит заниматься:
- разработкой и оптимизацией моделей для задач детекции, сегментации и трекинга объектов;
- изучением современных научных статей и внедрением новых методов в работу;
- анализом и обработкой данных для обучения и тестирования моделей;
- сотрудничеством с командой разработчиков для интеграции решений в продукт.
Чего мы ждем от тебя:
- опыт работы от 4 лет в сфере машинного обучения и компьютерного зрения;
- глубокое понимание современных подходов и методов в задачах детекции и сегментации (YOLO, DETR, Mask R-CNN, SAM и др.);
- опыт работы с моделями трекинга объектов (ByteTrack, BoT-SORT и др.);
- знание методов обработки и аугментации изображений;
- продвинутое владение Python, понимание принципов ООП и шаблонов проектирования;
- уверенное владение Docker и Git;
- навыки поиска и внедрения новых методов из научных публикаций;
Плюсом будет:
- участие в проектах по детекции объектов движущихся по сложным траекториям;
- знание методов оптимизации и ускорения моделей.
