Команда и стек технологий:
В команде 16 человек.
Стек: Linux, Python, PyTorch, PostgreSQL, JavaScript, React, Docker, GitLab, Jira, Confluence.
Требования:
Требуемый опыт работы: от 3 лет
Профильное техническое образование, желание развиваться в области компьютерного зрения
Полная занятость, полный день
Навыки: Deep Learning, Python, PyTorch, знание ML, знание CV, знание 3d ml, знание visual slam и odometry, Apache Hadoop, Spark, Kubernetes, Linux
Если вы Middle+ или выше, любите исследовать данные, ставить эксперименты и обучать ML модели, то ждём вас в нашей команде.
Чем предстоит заниматься:
- Исследование данных на 3D моделе карты Москвы.
- Обработка панорамных снимков, видео для распознавания объектов на 3д модели (первая задача будет распознать здания)
- Постановка задач на разметку данных с помощью различных инструментов (в первую очередь изображения для задач сегментации, детекции, классификации)
- Написание ноутбуков и пайплайнов, исследование библиотек
- Реализация алгоритмов CV как классических, так и нейросетевых в области 3dml (одометрия, построение карт, панорамы, облака точек и пр)
- Исследовать, разрабатывать и внедрять технологии в области обработки изображений и видео с распознаванием объектов и материалов объектов
- Применение классического ML к постобработке результатов нейросетевых моделей
- Построение моделей машинного обучения, написание скриптов на python
- Внедрение моделей в продукцию
- Работать с большим объемом данных в датасетах, совершенствовать подходы по их получению и обработке
- Разработка методик оценки качества и метрик.
Для нас важно:
Хорошая алгоритмическая подготовка.
Уверенное знание ML и CV.
Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшн;
Идеальное знание Python, Pytorch
Знание основных инструментов и библиотек для обработки изображений и видео (OpenCV, Scikit-Image, FFmpeg и тд)
Глубокое понимание текущих SOTA подходов в computer vision и ML (GAN, diffusion, transformers и тд)
Опыт работы с Unix / Bash.
Будет плюсом:
Опыт работы с Matlab и Docker
Опыт работы с технологиями обработки больших данных (Hadoop, Hive, Spark, YT и др.).
Обладание математическим бэкграундом - линейная алгебра, теория вероятностей, мат. анализ
Опыт работы с крупными гос. заказчиками
Умение оценивать разработку по Ф точкам
У вас есть опубликованные статьи или github-репозитории, в которых вы внесли вклад в развитие отрасли
У вас есть PhD или вы в процессе получения
Редко:) , но вдруг :Участие в ведущих конференциях и семинарах по computer vision (CVPR, ICCV, ECCV)
Трудоустройство по ТК РФ.
График работы: 5/2, с 09.00 до 18.00 (график можно сдвинуть в любую сторону +- 2 часа).
Формат работы: удаленный и редкие встречи в офисе (1-2 раза в мес при необходимости на несколько часов).
Работу в разновозрастном, разнополом и потрясающе дружном и профессиональном коллективе;