Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
WaveAccess создает программное обеспечение, разрабатывает ИИ-решения, приложения, мобильные и IoT-решения, занимается машинным обучением, блокчейн-проектами, автотестированием и интеграцией приложений.
задачи
Разрабатывать, обучать и внедрять модели компьютерного зрения;
Работать с наборами изображений: выполнять препроцессинг и валидацию, контролировать качество разметки и аннотаций;
Повышать точность и устойчивость моделей через анализ ошибок и итерационные эксперименты;
Оптимизировать модели для инференса по производительности, задержке и потреблению ресурсов;
Интегрировать и автоматизировать модели компьютерного зрения в составе сквозного решения;
Взаимодействовать с кросс-функциональными командами: инженерией, продуктом и предметными экспертами;
Вести исследовательскую документацию и отчёты;
Мониторить качество и производительность моделей;
Внедрять улучшения на основе метрик и обратной связи.
требования
Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, инженерии или смежных направлениях;
3+ Года опыта в Data Science или машинном обучении;
Уверенные навыки Python для обработки данных и разработки моделей;
Опыт работы с глубоким обучением для компьютерного зрения;
Опыт работы с YOLO для обнаружения и сегментации объектов;
Практический опыт интерпретации результатов моделей, анализа ошибок и выдвижения новых гипотез;
Опыт презентации результатов: демо, внутренние доклады и отчёты;
Опыт в задачах локализации и картирования, включая ORB-SLAM, фильтры частиц и фильтр Калмана;
Базовые знания CMake и понимание создания и отладки приложений;
Разговорный английский на уровне B2;
Будет плюсом Linux и bash, ssh, опыт работы с облаками точек, опыт обработки видео, понимание линейной алгебры, знание общих подходов машинного обучения, опыт со scikit-learn, imblearn и SciPy, знание математической статистики, опыт работы с системами трекинга экспериментов, опыт работы с крупными наборами изображений объёмом 100+ ГБ, опыт разработки REST API, понимание CI/CD, C++ и другие языки, Docker, pre-commit, опыт работы с Open3D и хорошие навыки пространственного мышления, базовое понимание C++.
условия
Оформление по ТК;
100% Оплата больничных и отпуска;
Возможность сотрудничества через ИП или самозанятость;
Участие в зарубежных и российских проектах;
Медицинская страховка со стоматологией;
Необходимое оборудование для работы;
Корпоративные программы обучения;
Широкие возможности для самореализации, профессионального и карьерного роста;