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.