Ntechlab — мировой лидер в сфере интеллектуальной видеоаналитики
Мы создаём технологии, которые в режиме реального времени «понимают», что происходит в кадре: от распознавания лиц, силуэтов и объектов до анализа действий. Наши алгоритмы признаны одними из лучших в мире по результатам международных тестов
О команде:
Команда распознавания лиц отвечает за ядро технологии идентификации — алгоритм, определяющий качество всех продуктов компании. Мы создаём state-of-the-art модели для извлечения уникальных дескрипторов лиц и постоянно улучшаем их через исследования в области deep metric learning. Сейчас мы развиваем пайплайн подготовки, валидации и мониторинга данных, стремясь к большей автоматизации каждого этапа. Нам нужен специалист, который поможет оптимизировать процесс подготовки данных и встроить его в контур непрерывного обучения.
Чем предстоит заниматься:
- Развивать автоматическую фильтрацию по качеству, балансировку по атрибутам (пол, возраст, раса, ракурс, освещение), дедупликацию;
- Совершенствовать стратифицированные валидационные сплиты и систему метрик для контроля качества модели на значимых срезах с автоматической генерацией отчётов;
- Анализировать системные ошибки модели — кластеризация проблемных примеров, поиск паттернов;
- Экспериментировать с функциями потерь, адаптивными марджинами и стратегиями отрицательного майнинга с акцентом на работу с «длинными хвостами» и редкими группами;
- Участвовать в развитии системы мониторинга дрейфа данных и качества моделей в продакшене;
- Изучать методы интерпретируемости и точечного дообучения в формате pre-train → fine-tune → calibration.
Кого мы ищем:
- Опыт исследовательской работы в Computer Vision от 3 лет. Умение самостоятельно ставить гипотезы, планировать и проводить эксперименты, анализировать результаты и делать обоснованные выводы;
- Глубокое понимание метрик качества для задач распознавания (TAR@FAR, ROC, EER);
- Практический опыт с несбалансированными выборками и продвинутыми стратегиями семплирования;
- Уверенное владение Python и PyTorch, опыт с большими наборами данных (WebDataset, LMDB, Dali) и распределённым обучением;
- Умение читать и реализовывать алгоритмы из статей;
- Навыки трекинга экспериментов (MLflow, W&B);
- Английский — на уровне чтения статей и технической документации.
Плюсом будет:
- Релевантный опыт участия в международных соревнованиях;
- Публикации на ведущих конференциях (CVPR, ICCV, ECCV);
- Опыт работы с векторными базами данных для валидации на больших галереях;
- Навыки работы с синтетическими данными и 3D-аугментацией;
- Опыт разработки loss-функций для метрического обучения;
- Опыт с интерпретируемостью (SHAP, LIME, concept bottlenecks) или методами пост-тренинга (fine-tuning, адаптеры, calibration).
Что мы предлагаем: - Ты будешь работать в среде, где ценят инновации и не боятся экспериментировать;
- Забота о здоровье: после испытательного срока — расширенный ДМС со стоматологией. Хорошее самочувствие — основа продуктивности и внутреннего комфорта;
- Гибкое начало рабочего дня. Мы понимаем, что все работают по-разному. Кто-то продуктивен с раннего утра, а кому-то нужно немного времени на раскачку;
- Наш офис — это не просто рабочее место, а уютное пространство в центре города с зонами отдыха;
- Культура People First: мы слышим своих коллег, поддерживаем и создаём среду, где можно расти без выгорания и формализма;
- Внутренние сообщества: киноклуб, квизы и настолки — мы умеем не только эффективно работать, но и классно проводить время вместе;
- У тебя будет доступ к корпоративной программе со скидками от сотен брендов — рестораны, путешествия, обучение, мед. услуги и многое другое.
