- Создание моделей нейронных сетей в задачах Object detection, Instance Segmentation, Classification, Pose Estimation.
- Проработка сценариев тестирования моделей машинного обучения.
- Участие в создании инструкций для разметчиков.
- Внедрение обученных моделей нейронных сетей (детекторы, сегментаторы, классификаторы, вычисление позы) в решения видеоаналитики.
- Внедрение классических алгоритмов компьютерного зрения в решение видеоаналитики: трекинг, оптический поток, преобразование Хафа и пр.
- Разработка бизнес-логики для приложения на основе данных с моделей машинного обучения.
- Разработка систем обработки потоковых видео
- *Что ожидаем от кандидата:**
- Опыт 3+ года в области машинного обучения.
- Отличное знание одной из основных библиотек для ML (Pytorch, TensorFlow, Keras).
- Хорошее знание классических библиотек для анализа данных и машинного обучения: numpy, scipy, pandas, scikit-learn, opencv.
- Опыт разработки в среде linux.
- Уверенное владение docker и git.
- Умение писать хороший, читаемый, структурированный код.
- Помощь с интеграцией разработанных моделей в микросервисную архитектуру.
- Опыт работы с потоковым видео.
- *Будет плюсом, если вы:**
- Знакомы с библиотеками ffmpeg и gstreamer.
- Знаете протоколы - Kafka/GRPC и RabbitMQ.
- Работали с системами видеоаналитики реального времени.
- Опыт работы с DVC, Airflow.
- Опыт работы с Shared Memory.
- Опыт разработки REST сервисов.
- Опыт работы с Triton Inference Server.
- Опыт работы с библиотекой Deepstream.
- Работа в стабильно работающей и развивающейся ИТ компании.
- Срочный трудовой договор до 31.03.2027
- Испытательный срок - работа в офисе. Гибридный формат (3 дня в офисе, 2 дня удаленно) после прохождения испытательного срока.
- Необходимое обучение и сертификация за счет компании
В отклике на вакансию прошу указать Ваши зарплатные ожидания.