Рабочие задачи
- Разработка и внедрение алгоритмов компьютерного зрения для задач классификации, детекции, сегментации и трекинга объектов.
- Оптимизация нейросетевых моделей (Quantization, Pruning, TensorRT/ONNX) для инференса на Edge-устройствах (камеры, смартфоны, бортовые компьютеры) или в облаке (GPU).
- Работа с большими данными: сбор, разметка, аугментация и подготовка датасетов.
- Интеграция разработанных решений в продуктовую среду заказчика (Python/C++ стек).
- Участие в code review, написание технической документации (в т.ч. на английском языке).
- Коммуникация с заказчиком: участие в демо-митингах, оценка сроков выполнения задач.
Профильные навыки
- Коммерческий опыт разработки по профилю.
- Сильные знания Python, опыт написания бэкенд-сервисов на fastapi.
- Опыт применения классического стека CV: OpenCV, NumPy, SciPy.
- Глубокое понимание архитектур нейронных сетей (CNN, Transformers) для задач CV.
- Опыт работы с фреймворками глубокого обучения: PyTorch (предпочтительно) или TensorFlow.
- Понимание жизненного цикла ML-модели (MLOps): от эксперимента до продакшена (Docker, FastAPI/Flask, базовые знания CI/CD).
- Опыт оптимизации моделей: TensorRT, OpenVINO, ONNX Runtime.
Коммерческий опыт
Рассматриваем Junior+, Middle и Senior. Минимум для каждого направления: 6 месяцев коммерческого опыта по профилю. Курсы и личные проекты могут дополнить его.
Курсы и личные проекты не заменяют коммерческий опыт.
Плюсом будет опыт применения AI-инструментов в коммерческой работе: с проверкой результата тестами и ревью, соблюдением конфиденциальности.
Расскажите о своём опыте
Расскажите о задаче компьютерного зрения: данных, модели и способе оценки. Укажите опыт подготовки датасетов, интеграции и оптимизации инференса.
Рассказать об опытеЗнакомимся со специалистами этого направления для будущих проектов. Эта страница не является объявлением об открытой вакансии.