Computer Vision Engineer / Machine Learning Engineer

Компания "1AK-GROUP"

Основные задачи:

• Тренировка моделей компьютерного зрения: настройка гиперпараметров для решения задач классификации, сегментации или детекции объектов.
• Сбор и обработка данных: сбор, аннотация, аугментация и предобработка изображений или видео для создания и расширения датасетов.
• Оптимизация и настройка гиперпараметров: проведение экспериментов по подбору оптимальных значений гиперпараметров, применение методов регуляризации и оптимизаторов. Задача направлена на улучшение производительности и стабильности моделей.
• Интеграция и развертывание моделей: внедрение обученных моделей в приложения посредством разработки API и настройки процессов CI/CD.
• Анализ результатов и интерпретация метрик: оценка производительности моделей через анализ метрик, визуализацию результатов и составление отчетов.
• Работа с облачными платформами и MLOps: использование облачных сервисов для масштабирования обучения и развертывания моделей, а также автоматизация процессов с помощью DevOps/MLOps инструментов.
• Документирование и коммуникация: составление технической документации, отчетов и проведение презентаций для команды и заинтересованных сторон.

Наши ожидания:

• Практический опыт работы в нейронных сетях и компьютерном зрении:

1. Опыт разработки, обучения и тестирования нейронных сетей с применением различных архитектур;
2. Знание и практическое применение популярных фреймворков (TensorFlow или PyTorch)

• Уровень английского B2 (чтение технической литературы и научных публикаций)
• Крепкая база по линейной алгебре, статистике, теории вероятностей и основам машинного обучения, включая принципы работы нейронных сетей.
• Работа с датасетами:

1. Умение собирать, аннотировать и предобрабатывать данные.
2. Опыт создания и расширения датасетов, включая их валидацию, аугментацию и балансировку классов.
3. Навыки работы с инструментами для обработки изображений OpenCV.

• Настройка гиперпараметров и оптимизация моделей:

1. Опыт подбора и оптимизации гиперпараметров нейронных сетей.
2. Знание методов регуляризации (dropout, L2-регуляризация) и алгоритмов оптимизации (Adam, SGD, RMSprop).
3. Способность проводить эксперименты для улучшения качества модели и интерпретировать результаты обучения.

• Программирование и инструменты разработки:

1. Отличное владение языком Python.
2. Знание библиотек для глубокого обучения (TensorFlow, PyTorch) и работы с данными (numpy, pandas).
3. Опыт работы с библиотеками для компьютерного зрения.
4. Владение системами контроля версий (Git) и понимание принципов разработки программного обеспечения.

• Математическая и аналитическая компетентность:

1. Глубокие знания в области математики (линейная алгебра, статистика, теория оптимизации).
2. Способность анализировать результаты экспериментов и оперативно корректировать модели.

• Коммуникация и командная работа:

1. Умение четко и понятно доносить технические детали как до специалистов, так и до представителей бизнеса.
2. Способность к эффективной работе в команде, документированию результатов и обмену знаниями.
3. Готовность к постоянному обучению.

• Дополнительные навыки и преимущества:

1. Знание принципов DevOps/MLOps для автоматизации процессов разработки и деплоя.
2. Опыт работы с контейнерами (Docker) и CI/CD.

Мы предлагаем:

• Официальное трудоустройство
• Бесплатные тренинги и обучение
• График работы 5/2, 8:30-17:30
• Конкурентоспособная заработная плата (обсуждается по итогам собеседования)
• Комфортные условия для работы.