Разработка и тюнинг CV-пайплайнов: детекция и классификация сотрудников (по униформе/маркерам) и покупателей.
Action Recognition: распознавание действий сотрудников (работа с полкой/товаром, простой, перемещение, клининг). Нужно научить модель отличать «полезную работу» от простого нахождения в зоне. Детекция объектов (тележки, паллеты, инвентарь клининга).
Внедрение алгоритмов ReID (Re-Identification) для сквозного отслеживания перемещения сотрудника между разными камерами внутри магазина (построение единого трека за смену).
Повышение стабильности трекинга при перекрытиях и смене ракурса.
Оптимизация моделей для работы в режиме, близком к реальному времени.
Квантование, перевод моделей в TensorRT/ONNX.
Работа с видеопотоком непосредственно на устройстве в магазине.
Формирование ТЗ на разметку данных (для разметчиков).
Валидация гипотез: например, проверка возможности идентификации сотрудников по уникальным маркерам (номера на жилетках) или инструментам.
Что мы ожидаем
Опыт в CV: уверенное владение Python, PyTorch/TensorFlow. Опыт работы с архитектурами для детекции (YOLOv8/NAS и др.) и трекинга (DeepSORT, StrongSORT, ByteTrack).
Опыт с Action Recognition: понимание подходов к распознаванию действий на видео (Pose estimation, I3D, SlowFast или трансформеры).
Опыт оптимизации (Model Compression): практический опыт запуска моделей на Edge-устройствах (NVIDIA Jetson, Raspberry Pi и т.п.). Умение работать с TensorRT, DeepStream или OpenVINO.
Понимание метрик: умение не просто обучить модель, а оценить её эффективность в бизнес-метриках (точность подсчета времени работы/простоя).
Мы предлагаем
Официальное оформление с белой ЗП, ежеквартальные премии по результатам работы.
Удобный офис с бесплатной парковкой на м. «Волгоградский проспект» / МЦД «Калитники». Офис БЦ Оазис.
Гибкий график работы (с 8/9/10 утра) / График работы: 5/2, с 9:00 до 18:15 (в пятницу — до 17:00).
Возможность работать удалённо или в гибридном формате.
