Computer Vision Engineer (Санкт-Петербург)

Мы ищем специалиста, который будет заниматься обучением моделей компьютерного зрения и внедрять их в систем видеоаналитики реального времени.

Задачи:

• 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 Python.
• 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 C++.

• 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.

Предлагаем:

• Работа в стабильно работающей и развивающейся команде.
• гибкий график.
• Молодой коллектив.
• Оформление по ТК.
• Необходимое обучение и сертификация за счет компании.
• Возможность работать удаленно.