Computer Vision Engineer в Синтез Москва

CV/ML-инженер в ИТ-компанию полного цикла, работающую с системами безналичных расчетов, топливной розницы, лояльности и антифрода. Задача — разрабатывать и внедрять алгоритмы компьютерного зрения, обучать модели и разворачивать CV-решения на встраиваемых системах.

Задачи:

• Придумывать и реализовывать подходы к решению задач компьютерного зрения, формировать требования совместно с командой
• Планировать эксперименты, обучать модели, проводить оценку их качества и встраивать в пайплайны
• Регистрировать результаты обучающих прогонов моделей и отслеживать динамику их показателей
• Писать алгоритмы пред- и постобработки видео и изображений
• Развертывать полученные CV-решения на встраиваемых системах

Требования:

• Релевантный опыт работы в сфере компьютерного зрения или машинного обучения; motion recognition and action detection
• Отличные знания Python3
• Навыки работы со стандартными инструментами: NumPy, SciPy, Pandas, OpenCV, scikit-learn, Matplotlib
• Опыт разработки на одном из ML/DL фреймворков: PyTorch, TensorFlow, Keras, MXNet, CNTK и т.п.
• Опыт решения задач классификации, детекции, сегментации и трекинга объектов
• Хорошие знания математики: линейная алгебра, теория вероятности, статистика, численные методы, мат. анализ, графы
• Английский язык, достаточный для чтения и понимания научных статей
• Опыт разработки продуктовых проектов: программирование сервисов, внутренних библиотек, написание тестов

Условия:

• Будет дополнительным преимуществом: опыт работы в области SLAM, SfM, Visual Odometry, Sensor Fusion, Intrinsics/Extrinsics Calibration
• Будет дополнительным преимуществом: опыт внедрения алгоритмов машинного зрения в edge-системы с ограниченными ресурсами, работающие под Linux-подобными ОС
• Будет дополнительным преимуществом: ускорение и адаптация моделей: прунинг, квантизация, дистилляция, NAS, TensorRT, TFLite, CoreML
• Будет дополнительным преимуществом: знание C++
• Будет дополнительным преимуществом: работа с 3D CV, с облаками точек (PCL)
• Будет дополнительным преимуществом: опыт MLOps
• Будет дополнительным преимуществом: опыт разработки многопоточных приложений

Навыки:

• Python
• NumPy
• SciPy
• Pandas
• OpenCV
• scikit-learn
• Matplotlib
• PyTorch
• TensorFlow
• Keras
• MXNet
• CNTK
• Computer Vision
• Machine Learning
• SLAM
• SfM
• Visual Odometry
• Sensor Fusion
• TensorRT
• TFLite
• CoreML
• C++
• PCL
• MLOps
• Linux