Обязанности:
Оптимизировать промышленные процессы с помощью средств компьютерного зрения;
Использовать и обучать open-source модели, интегрировать их в технологические процессы;
Готовить данные: сбор, разметка, контроль качества данных;
Заниматься поддержкой и улучшением готовых решений.
Требования:
Опыт от 1 года работы в CV;
Знание классических алгоритмов CV и препроцессинга (фильтры, сегментация, классификация, детекция особых точек и т. д.);
Знание основных нейросетевых архитектур CV: YOLO, Resnet/Mobilenet, U-Net, опыт использования и обучения (дообучения);
Умение довести модель от идеи до продакшена (REST API, OpenVINO, Triton Inference Server, TensorRT, ONNX Runtime);
Умение пользоваться Git, Docker, Linux.
Преимуществом будет:
Опыт работы с генеративными нейросетями GAN (CycleGAN, pix2pix), диффузионные модели;
Знание методов обработки 3D-данных (облака точек, карты глубины, 3D-модели);
Знание классического ML;
Знание основных библиотек работы с данными: numpy, matpotlib, scikit-learn, pandas;
Знание моделей ViT, VLM архитектур;
Опыт разработки scene text recognition, OCR решений;
Опыт работы с SDK вендоров Daheng, Hikvision, Orbec;
Опыт работы с MLflow, CVAT, CUDA;
Pro-active подход и умение общаться с технологическим персоналом.
Условия:
