Инженер Computer Vision / ML

Что предстоит делать

Мы ищем Computer Vision / ML Engineer, чтобы присоединиться к основной команде computer vision из двух человек, работающей над proof of concept для X-ray-инспекции лопастей ветряных турбин: от шести до восьми месяцев с перспективой выхода в продукт. Вокруг основной команды: технический лидер, project manager, общий QA, а также NDT-эксперт и инженер по лопастям на part-time. • Senior-инженер отвечает за методику; вы отвечаете за всё, что делает её измеримой, воспроизводимой и пригодной для использования: протокол разметки и размеченные данные, реализацию и тесты правил обнаружения, разработанных вместе с senior-инженером и NDT-экспертом, пакетную обработку, метрики и инструмент, с помощью которого эксперт проверяет каждую находку. Изображения — это отдельные сшитые X-ray-снимки целых лопастей длиной в десятки тысяч пикселей. Первый дефект — разрыв металлического проводника. Второй, зазор в клеевом соединении, — это вопрос feasibility, который может закончиться документированным no-go. Размеченных данных мало, и вы поможете их создавать. • Опыт работы с X-ray или в инспекциях не требуется. Домену мы научим. Нам нужен человек, который уже освоил незнакомую область в рамках проекта и довёл дело до результата, пишет чистый, тестируемый Python и которому важно, правдиво ли число.

• Написать протокол разметки вместе с senior-инженером и NDT-экспертом; размечать, перекрёстно проверять, исправлять, экспортировать
• Реализовывать, тестировать и документировать правила обнаружения дефектов, разработанные вместе с senior-инженером и NDT-экспертом; для первого дефекта: разрыв — это промежуток в отслеживаемом проводнике длиннее порога и не на шве сшивки
• Если этап проверки feasibility пройден, реализовывать согласованное правило обнаружения для конкретного обнаруживаемого состояния bondline
• Создавать воспроизводимые пакетные пайплайны с версионированными входами, параметрами и выходами, с возможностью возобновления на больших изображениях, чтобы каждый заявленный результат можно было воссоздать
• Корректно сохранять координаты при тайлинге, кадрировании, сшивке и экспорте отчёта, с автоматическими тестами: неверная координата на лопасти хуже, чем неверная оценка
• Калибровать пороги на эталонных образцах с известными дефектами
• Вычислять и сообщать метрики по каждому физическому дефекту, на метр лопасти, до и после любой настройки
• Создать инструмент проверки: гигапиксельное изображение с наложенными трассой и находками, переход к каждой находке, экспорт в отчёт
• Подготовить инструментарий и пакет данных для независимой аннотации контрольного изображения NDT-экспертом; держать эти метки закрытыми, пока пайплайн и пороги не заморожены, затем импортировать их и запустить оценку
• Исследовать каждый пропуск и основные ложные срабатывания вместе с senior-инженером

Что ждём от вас

• 3+ года в computer vision, обработке изображений или прикладном ML с реальными изображениями
• Python с NumPy, OpenCV, pandas; уверенно создаёте небольшие инструменты (Streamlit, Dash, Gradio или простой web stack)
• Опыт разметки или организации разметки: написание протокола, проверка согласованности между аннотаторами, экспорт в формат для обучения
• Правильно проведённая оценка: recall, precision, ложные срабатывания на единицу, разбиения без утечек между crop'ами одного и того же физического объекта
• Опыт работы с большими изображениями: тайлинг и обратная сборка с сохранением координат между тайлами, crop'ами и полным изображением
• Unit- и integration-тесты с pytest или эквивалентом; воспроизводимые запуски с версионированными входами, параметрами и выходами
• Один проект, в котором вы быстро освоили новый домен и можете сказать, что читали и у кого спрашивали
• Рабочий английский
• Будет плюсом:
• Сегментация или детекция на малых датасетах, transfer learning
• Любая радиография, медицинская визуализация, микроскопия, промышленная или научная визуализация
• Rule-based и гибридные пайплайны: классическая детекция плюс обученный компонент
• Отслеживание экспериментов и воспроизводимые пайплайны
• Использование AI coding agents для прототипирования и инструментария
• Мы можем предложить:
• Проекты для таких клиентов, как PayPal, Wargaming, Xerox, Philips, adidas и Toyota
• Конкурентоспособную компенсацию, которая зависит от вашей квалификации и навыков
• Систему карьерного развития с чёткими квалификационными требованиями по навыкам
• Гибкий график работы, согласованный с вашим расписанием
• Возможности работать удалённо
• Компенсацию медицинских расходов
• Онлайн-курсы английского
• Корпоративные праздники и мероприятия для сотрудников и их детей
• Компенсацию абонемента в спортзал, корпоративные спортивные соревнования (включая киберспорт)
• 5 дней оплачиваемого больничного в год без необходимости предоставлять больничный лист