Janea Systems ищет старшего инженера по компьютерному зрению для присоединения к нашей команде и поддержки одного из наших клиентов в индустрии спортивной аналитики. В этой роли вы будете помогать проектировать, улучшать и масштабировать системы компьютерного зрения, которые преобразуют спортивное видео в практические инсайты. Работа будет сосредоточена на видео-детекции, отслеживании, калибровке камер, гомографии, регистрации поля, ассоциации идентичностей и адаптации существующих моделей и конвейеров к новым видеоресурсам, конфигурациям камер, стадионам и условиям качества видео.
Это очень практическая техническая роль для человека, который сочетает в себе прочные основы компьютерного зрения с практическим инженерным опытом и способностью вести инициативы от экспериментов до внедрения в производство. Идеальный кандидат комфортно работает самостоятельно, выявляет слабые места в существующих системах, проектирует практические улучшения и сотрудничает с инженерными, дата- и платформенными командами для предоставления решений, готовых к производству.
Местоположение
Полностью удалённо / требуется проживание в Европе
Оплата
Конкурентоспособная, в зависимости от опыта
График работы
Полный рабочий день / гибкий график
Подчинение
Руководителю инженерного отдела
Член команды
Инженерная команда
Для рассмотрения на эту позицию вы должны иметь следующие квалификации:
- Сильный практический опыт создания и улучшения производственных систем компьютерного зрения.
- Владение Python и современными фреймворками машинного обучения, такими как PyTorch.
- Опыт работы с задачами компьютерного зрения на основе видео, включая обнаружение объектов, мульти-объектное отслеживание, распознавание событий, ассоциацию идентичностей или видеоаналитику.
- Глубокие знания геометрического компьютерного зрения, включая калибровку камер, оценку гомографии, проективную геометрию и сопоставление детекций в пространстве изображения с реальными 2D или 3D координатами.
- Опыт проектирования или улучшения систем отслеживания, которые справляются с окклюзиями, взаимодействиями объектов, сохранением идентичности, шумными детекциями и отсутствующей информацией.
- Опыт оценки производительности моделей, выявления режимов сбоев и внедрения практических улучшений.
- Опыт адаптации моделей к сложным реальным данным, где качество видео, углы камер, расположение камер и условия окружающей среды значительно варьируются.
- Опыт трансферного обучения, адаптации домена, увеличения данных и тонкой настройки моделей на доменно-специфичных наборах данных.
- Прочные основы программной инженерии и способность писать чистый, поддерживаемый, производственный код высокого качества.
- Умение работать самостоятельно, эффективно расставлять приоритеты и доводить технические инициативы до завершения.
- Сильные коммуникативные навыки и способность напрямую сотрудничать с клиентами и межфункциональными инженерными командами.
Идеальные кандидаты также имеют:
- Опыт работы со спортивным видео, спортивной аналитикой, трансляционным видео или американским футболом.
- Опыт работы с мульти-камерными системами, слиянием изображений или 3D реконструкцией сцен.
- Опыт работы с крупномасштабными конвейерами обработки видео.
- Знание FFmpeg, видеопроцессов с ускорением на GPU и оптимизации инференса.
- Опыт работы с OCR, распознаванием текста на сцене, распознаванием номеров на майках или повторной идентификацией по внешнему виду.
- Опыт работы с инструментами отслеживания экспериментов и версионирования моделей/данных, такими как MLflow, Weights & Biases, DVC, lakeFS или аналогичными.
- Опыт внедрения моделей машинного обучения в производственные среды.
- Опыт мониторинга моделей, отслеживания производительности и операционной поддержки.
- Опыт проектирования рабочих процессов с участием человека для разметки, валидации, контроля качества или улучшения моделей.
- Опыт работы в роли технического лидера, архитектора или ведущего инженера в проектах компьютерного зрения или машинного обучения.
- Знание бэкенд-систем, облачной инфраструктуры, практик DevOps или MLOps.
Обязанности:
- Разрабатывать и улучшать модели компьютерного зрения для спортивного видео, включая обнаружение игроков и мяча, отслеживание, распознавание событий и ассоциацию идентичностей.
- Создавать и улучшать решения по калибровке камер, гомографии и регистрации поля, которые преобразуют координаты изображения в нормализованные координаты поля.
- Анализировать существующие конвейеры компьютерного зрения, устанавливать базовые показатели, выявлять слабые места и рекомендовать практические улучшения.
- Повышать устойчивость отслеживания в разных стадионах, расположениях камер, стилях трансляции, качестве видео и условиях окружающей среды.
- Проектировать эксперименты, охватывающие сбор данных, создание наборов данных, увеличение, обучение моделей, тонкую настройку, оценку и готовность к развертыванию.
- Анализировать режимы сбоев и внедрять улучшения, повышающие точность, надежность, масштабируемость и устойчивость.
- Адаптировать существующие модели и конвейеры для поддержки новых видов спорта, лиг, конфигураций камер и видеоресурсов.
- Сотрудничать с дата-командами по рабочим процессам разметки, качеству наборов данных, процессам валидации и циклам улучшения с участием человека.
- Тесно работать с инженерами по программному обеспечению, платформе и DevOps для развертывания моделей компьютерного зрения и конвейеров в производственных средах.
- Улучшать производительность инференса, масштабируемость, мониторинг и операционную надежность.
- Устанавливать метрики оценки, процессы тестирования и контроль качества для обеспечения стабильной производительности моделей со временем.
- Вести инициативы от начала технического исследования и прототипирования до развертывания в производстве и постоянного улучшения.
- Вносить вклад в проектные решения систем, интегрирующих компьютерное зрение, машинное обучение, бэкенд-сервисы, операции и клиентские рабочие процессы.
- Четко коммуницировать технические компромиссы с внутренними командами, заинтересованными сторонами клиентов и руководством инженерного отдела.
Почему стоит присоединиться к Janea? Потому что таланты мирового класса заслуживают возможностей мирового класса. Что мы предлагаем:
- Конкурентоспособную оплату с льготами, оплачиваемым отпуском и больничными.
- Возможность работать с глобально разнообразной командой лучших инженерных талантов над самыми сложными инженерными задачами отрасли.
- Ультра-гибкие условия работы – мы предоставляем щедрую компенсацию за офисное оборудование, чтобы вы могли работать из дома, также можем предоставить вам рабочее место в офисе/коворкинге рядом с вами или использовать оба варианта. Командировок не требуется.
- Приятную рабочую атмосферу стартапа с отличными возможностями для профессионального роста и развития.
- Гибкий график работы – как компания с приоритетом удалённой работы, мы всегда ориентировались на качественное выполнение задач, а не на время и место их выполнения.
#LI-DNI
