Data scientist (Computer Vision Engineer в промышленности)

• Формулирование задачи в терминах задачи Computer Vision
• Определение требований к исходным данным, предобработке и разметке данных с учетом различных архитектур нейросетей, применяемых библиотек.
• Участие в подготовке наборов данных, разметке, в т.ч. определение требований к условиям съемки, контролируемой среде, позволяющей минимизировать артефакты изображений и потребность в постобработке.
• Разработка алгоритмов предобработки изображений (фильтрация, коррекция цвета, удаление шумов, и т.п.), аугментации и т.п.
• Разработка CV-моделей, итерационное достижение целевых метрик
• Участие в сборке прототипов для демонстрации работы CV-моделей функциональным заказчикам на производстве.
• Участие в проектах по Data Science в качестве Middle DS (CV).
Примеры конкретных задач/проектов на срок 1-3 года
Проекты по использованию CV в задачах анализа и контроля качества:
- по снимкам с цифрового микроскопа определение и расчет металлографических показателей исследуемого металла, по различным методикам,
- определение/контроль шероховатости, размеров и пр. для концевых деталей
- контроль размеров и сварных точек (непровар) для дистанцирующих решеток
- сбор/формирование/разметка/верификация датасетов
- разработка CV-моделей
- участие в подготовке прототипов/пилотных приложений
- участие в пробной проверке работы в производственной среде (прототип, пилот)

​​​​​​​• Общая компьютерная грамотность (БД, IP, API и др. технологий).
• Базовые знания SQL и Python.
• Понимание основ Data Science (алгоритмы классического ML и основы DL (CNN, RNN, Transformer)).
• Уверенный рабочий уровень в задачах Computer Vision, знание и умение использовать основные библиотеки, нейронные сети и алгоритмы, используемые в задачах CV (TensorFlow, PyTorch, OpenCV, YOLО, и пр.).
• Опыт реализации задач CV от постановки задачи, сбора/разметки начального датасета, предобработки/аугментации, разработки PoC (proof of concept) моделей, достижение целевых метрик моделей и вывода в пилот/прод.
• Будет плюсом:
- опыт оптимизации работ нейросетей (TensorRT, OpenVINO и т.п.)
- базовые знания стека технологий для MLOps (Docker, git, gitlab/github, CI/CD, FastAPI/Flask)
- навыки back-end разработки

•Оформление по ТК РФ;

•Аккредитованная ИТ-компания, предоставляем сотрудникам необходимые подтверждающие документы в военкоматы для брони;

•Возможен гибридный формат работы;

•Комфортный офис с кухней и зонами отдыха (м. Нагатинская);

•Привлекательный соц.пакет (ДМС со стоматологией, спортивные мероприятия);

•Возможность получать дополнительное образование за счет компании, участвовать в конференциях;

•Дружелюбный, молодой и профессиональный коллектив.

Точную сумму заработной платы обсуждаем с каждым кандидатом индивидуально.

Мы тебя ждём в нашей команде!