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
The company develops AI-powered systems at the intersection of computer vision, biology, and specialized imaging to detect, identify, and predict traits of aquatic species for aquaculture.
задачи
Design and implement ML and classical computer vision algorithms;
Develop POCs and working prototypes;
Plan and conduct experiments around business and research questions;
Build data processing and training pipelines;
Extend existing ML / DL frameworks and codebases;
Develop model testing and statistical verification processes;
Document experiments and research findings;
Lead long-term applied research activities;
Stay up to date with the latest AI/ML developments;
Support recruitment of additional AI talent.
требования
4+ Years of experience in Machine Learning / AI research or engineering;
Strong hands-on experience in Computer Vision and image/video processing;
Strong Python skills;
Experience with PyTorch, scikit-learn, SciPy, Matplotlib or similar ML frameworks;
Strong understanding of data structures, data modeling, and software architecture;
Ability to take research ideas from POC to working prototype;
Experience designing and running experiments;
Strong understanding of model testing and statistical validation;
Clean, robust, and efficient coding skills;
Strong English communication and presentation skills;
MSc / PhD preferred; strong BSc candidates with equivalent industrial experience are also welcome;
Nice to have: production ML / AI deployment experience, CUDA / ONNX / TensorRT, Docker / Kubernetes, SQL / MongoDB, AWS / Azure / GCP, MLOps including MLflow, DVC, Metaflow, and Databricks, CI/CD tools, networking / message-passing protocols.