О Компании УТЦ «ВОЕВОДА»:
Мы создаем инновационную компанию полного цикла, которая разрабатывает и выводит на рынок передовые технологические продукты. Наш фокус — это решения на стыке цифровых и физических технологий.
Обязанности:
- Разработка, обучение, тонкая настройка и валидация моделей глубокого обучения (детекция, сегментация, классификация, OCR, трекинг).
- Проектирование и построение пайплайнов обработки изображений и видео данных.
- Активная работа с данными: организация процесса разметки, аугментация, анализ и очистка датасетов.
- Оптимизация и дистрибутивное обучение моделей для работы с большими объемами данных.
- Подготовка и оптимизация моделей для промышленного внедрения (с использованием TensorRT, OpenVINO, ONNX, Triton Inference Server).
- Участие в интеграции ML-решений в продукты компании, написание эффективного и поддерживаемого кода.
Требования:
- Опыт коммерческой разработки в области Computer Vision / Deep Learning от 2 лет.
- Уверенное владение Python и основными библиотеками (OpenCV, NumPy, Pandas).
- Глубокое понимание и практический опыт работы с PyTorch или TensorFlow (умение не только обучать готовые модели, но и модифицировать их, писать кастомные слои и функции потерь).
- Понимание принципов работы и опыт применения современных архитектур нейросетей (YOLO, Mask R-CNN, U-Net, ResNet, EfficientNet, Vision Transformers).
- Опыт работы с инструментами для разметки данных (CVAT, Supervisely, Label Studio).
- Понимание полного жизненного цикла ML-проекта.
- Знание английского языка на уровне чтения технической документации.
- Умение самостоятельно вести исследовательский проект от идеи до рабочего прототипа.
Будет плюсом:
- Опыт развертывания ML-моделей в продакшн (Docker, FastAPI/Flask, знание основ ML Ops).
- Опыт оптимизации моделей для edge-устройств (NVIDIA Jetson, Intel Movidius и т.д.).
- Знание классических методов компьютерного зрения (feature detection, optical flow, фильтрация).
- Навыки работы с C++ для высокопроизводительных задач.
- Опыт работы с 3D-зрением (PointCloud, PCL, Stereo Vision).
- Наличие профильного портфолио на GitHub