Москва, Западный административный округ, Можайский район, Инновационный центр Сколково, Большой бульвар, 30с1
Кронослаб - IT-стартап, созданный при поддержке Сколковского института науки и технологий. Мы разрабатываем передовую платформу для работы с данными: сбор, структурирование, создание датасетов и построение моделей искусственного интеллекта для анализа и предиктивной аналитики.
Сейчас мы в поисках Senior/middle CV инженер (data scientist).
Обязанности:
Разрабатывать методы первичной обработки изображений с БПЛА и спутников, решая задачи сегментации, детекции и классификации объектов;
Формулировать задачи разметки данных и создавать пайплайны для сопоставления информации из разнородных источников (спутники, дроны, сенсоры);
Проектировать и внедрять нейросетевые алгоритмы на основе SOTA-архитектур (YOLO, Mask R-CNN, U-Net и др.) и настраивать процессы обучения/тестирования;
Проводить вычислительные эксперименты, анализировать результаты и достигать целевых метрик качества (IoU, mAP, F1-score);
Интегрировать модели в рабочие системы, обеспечивая их масштабируемость и производительность;
Участвовать в проектировании технических требований к ПО, взаимодействуя с командой разработки и заказчиками.
Высшее техническое образование (Computer Science, прикладная математика, радиофизика и т.д.);
Опыт работы в Computer Vision от 3 лет (сегментация, детекция, обработка изображений);
Глубокие знания Python, фреймворков PyTorch/TensorFlow, библиотек OpenCV, навыки работы с Git;
Умение формализовать задачи и выбирать оптимальные методы решения (классические алгоритмы vs. нейросети);
Английский язык на уровне чтения профессиональной литературы (статей, документации);
Опыт настройки пайплайнов обучения, работы с большими датасетами и оптимизации метрик качества.
Будет плюсом:
Опыт работы с данными дистанционного зондирования Земли (спутниковые снимки, LiDAR, данные БПЛА);
Знание методов обработки геопространственных данных (GDAL, Rasterio, OpenSAR);
Участие в проектах с промышленным внедрением ИИ-решений (агротех, энергетика, городская инфраструктура);
Понимание принципов MLOps и опыт деплоя моделей в production.
Откликайтесь на вакансию — мы с радостью познакомимся с вами и обсудим перспективы!