AI Think — российская технологическая компания, разрабатывающая программные решения на базе искусственного интеллекта. Мы создаём технологии, которые помогают предприятиям оптимизировать производственные процессы, снижать издержки и автоматизировать сложные задачи.
Основное направление компании — прикладные AI-решения для бизнеса, включая системы анализа данных, интеллектуальные алгоритмы и промышленные системы компьютерного зрения.
AI Think является аккредитованной ИТ-компанией и входит в реестр Минцифры России, а также включена в реестр технологических компаний Москвы.
Мы разрабатываем TAQC — систему автоматического поиска пороков ткани с использованием технологий компьютерного зрения и искусственного интеллекта.
Система анализирует поток изображений ткани с камер машинного зрения и автоматически выявляет дефекты производства, помогая предприятиям текстильной промышленности контролировать качество продукции и снижать потери.
На текущий момент в системе уже используется обученная модель обнаружения дефектов, однако её необходимо развивать и улучшать. Работа инженера будет связана с развитием моделей компьютерного зрения, улучшением точности детекции и экспериментами с различными подходами обработки изображений.
В рамках проекта предприятия заказчиков оснащаются нашим программно-аппаратным комплексом (ПАК). В него входят линейные камеры машинного зрения, вычислительное оборудование и программное обеспечение для анализа изображений. Камеры устанавливаются непосредственно на производственные машины и позволяют анализировать ткань в процессе производства.
Основной промышленный объект проекта — предприятие “Чайковский Текстиль” (город Чайковский). При установке новых ПАК или возникновении проблем с качеством изображения из-за внешних факторов на этом или других предприятиях потребуется выезд на объект для:
калибровки камер машинного зрения
диагностики проблем в системе съёмки
настройки параметров съёмки и обработки изображения
Основная работа при этом выполняется удалённо.
Преимущественно удалённая работа
Периодические выезды на объекты для настройки камер машинного зрения (готовность к командировкам)
График 5/2
Зарплата: 80 000 – 110 000 рублей на руки
Работа в инженерной команде, занимающейся прикладными AI-решениями
Общий уровень подготовки
Уровень: Middle
От 1 года коммерческого опыта разработки или исследований в области computer vision / machine learning
Computer Vision и Machine Learning
Практический опыт работы с задачами computer vision
Понимание подходов к:
object detection
image classification
pattern recognition
анализу и обработке изображений
Опыт обучения и дообучения моделей компьютерного зрения
Умение тестировать гипотезы и проводить эксперименты с моделями
Работа с данными
Опыт подготовки и анализа датасетов
Понимание процессов разметки данных
Опыт организации или контроля data labeling
Навыки анализа качества данных и ошибок моделей
Инструменты и технологии
Опыт работы с фреймворками машинного обучения, например:
PyTorch
Ultralytics / YOLO
или аналогичными
Уверенное владение Python
Опыт работы с библиотеками обработки изображений:
OpenCV
NumPy
scikit-image или аналогичными
Инженерная часть computer vision
Понимание принципов работы камер машинного зрения
Представление о калибровке камер и параметрах съёмки
Опыт работы с камерами машинного зрения будет плюсом, но не является обязательным.
Современные инструменты разработки
Широкий кругозор в области AI-разработки
Понимание современных подходов вроде:
agent-based coding
построения AI-pipeline
использования современных AI-инструментов в разработке
Процесс найма состоит из двух этапов.
1. Первая встреча — знакомство (15 минут)
Короткая онлайн-встреча, на которой мы:
познакомимся
обсудим ваш опыт
расскажем подробнее о проекте
обсудим условия работы
2. Техническое собеседование (около 1 часа)
Формат встречи:
обсуждение опыта в computer vision
разговор о подходах к обучению моделей
обсуждение задач обработки изображений
Если вакансия вам интересна, отправьте отклик с кратким описанием вашего опыта в machine learning и computer vision.
Будет полезно указать:
опыт работы с задачами компьютерного зрения
какие модели и фреймворки вы использовали
опыт обучения или дообучения моделей
опыт работы с датасетами и разметкой данных
участие в прикладных проектах или исследованиях
Также можно приложить GitHub, портфолио или примеры проектов, если они есть.