Инженер по видеоаналитике

United Developers - мы международная компания, которая более 10-ти лет занимается созданием, разработкой и технической поддержкой мобильных приложений. Нашими клиентами являются компании и физические лица из Европы и США. Одним из направлений нашей специализации является разработка мобильных приложений для IoT (Internet of Things) и внедрение AI/ML в мобильные приложения для бизнеса и стартапов. Ищем сотрудника на парттайм занятость с базовой загрузкой примерно ~20 часов в неделю. О проекте: Мы делаем видеоаналитику спортивных матчей. Сейчас в продакшене используется YOLO-модель для баскетбола: • игроки детектятся хорошо • мяч и кольцо теряются при инференсе • проблема возникает при переходе: PyTorch → ONNX (сервер, C++) ONNX → RKNN (Orange Pi, NPU) На iPhone (квантизированная версия) модель работала корректно — значит, проблема в инференс-пайплайне, экспорте или квантизации, а не в данных. Первый этап — разобраться и стабилизировать детекцию. После этого планируется продолжение с футболом (тот же стек, другой спорт). Основные задачи: • Воспроизвести проблему потери детекции мяча и кольца. • Сравнить поведение модели: PyTorch, ONNX Runtime, RKNN. • Найти, где именно ломается качество: preprocessing, post-processing / NMS, input resolution, квантизация. • Довести пайплайн до стабильной работы на сервере и Orange Pi. Что важно: - Реальный опыт с YOLO (v5/v8/v11). - Понимание inference вне Python (ONNX, edge, C++). Будет плюсом: - Знание английского языка на уровне B2.