cv engineer

Команда автоматизирует работу спортивного оператора, разрабатывая систему для PTZ-камер, которые самостоятельно отслеживают ход игры в американский футбол, переключают ракурсы, зумируют и кропают изображение без участия человека. Платформа используется американским стартапом на 800+ площадках для школьного и любительского спорта.

• Обучить модель YOLO для детекции мяча в американском футболе с нуля;
• Разработать стратегию сбора и разметки данных из видеозаписей матчей;
• Построить гибридную логику трекинга с переключением между режимами отслеживания игроков и мяча;
• Реализовать обработку сложных сценариев, включая дальние пасы, потерю мяча в толпе и переключение зума;
• Подобрать пороги уверенности и довести точность модели до ≥65% precision при видимом мяче;
• Конвертировать модель в OpenVINO для запуска на графических процессорах Intel.

• Практический опыт обучения моделей детекции объектов (YOLO или аналоги);
• Опыт работы с трекингом объектов в видео (Kalman, ByteTrack, DeepSORT);
• Понимание метрик детекции и умение обоснованно подбирать пороги уверенности;
• Владение Python и PyTorch;
• Опыт работы с видеоданными;
• Свободное владение английским (уровень B2);
• Будет плюсом C++, интеграция логики трекинга, OpenVINO, ONNX Runtime, TensorRT, опыт работы с детекцией мелких объектов.

• Условий в вакансии нет