Инженер-проектировщик полного цикла

Мы — NeuroSol. Наша миссия — внедрение компьютерного зрения и искусственного интеллекта в тяжелую промышленность. Мы создаем не просто алгоритмы, а работающие программно-аппаратные комплексы, которые уже сегодня определяют объемы руды, контролируют качество и роботизируют процессы в суровых производственных условиях. У нас можно буквально "потрогать" результат своей работы. В чем суть роли? Мы ищем не просто разработчика, а инженера-проектировщика полного цикла, который готов взять на себя ответственность за весь путь идеи: от исследования и прототипа до удаленной отладки на объекте и сдачи заказчику. Вы станете ключевым звеном в создании промышленных CV-решений, где ваши архитектурные и инженерные решения напрямую влияют на успех проекта. Над чем предстоит работать: • Разработка и внедрение систем 2D/3D компьютерного зрения для горнорудной и обрабатывающей промышленности. • Проекты в области: объемного анализа сыпучих материалов, дефектоскопии, навигации автономной техники и роботизации. Ваши ключевые задачи: • Полный цикл разработки: от концепции и выбора оборудования совместно с конструкторским отделом (камеры/лидары/энкодеры и т.д. ) до программирования, тестирования на стендах, внедрения на производстве. • Проектирование и реализация алгоритмов 2D/3D анализа изображений и облаков точек. • Работа с "железом": подбор, калибровка и синхронизация сенсорных систем (камеры, лидары). • Разработка и оптимизация ML/DL моделей (детекция, сегментация) и их интеграция. Наш идеальный кандидат имеет: • Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет. • Глубокое понимание и практический опыт работы с: • Классическим CV: OpenCV, NumPy, SciPy (фильтрация, калибровка, трекинг, feature detection и.д.). • Глубоким обучением: PyTorch или TensorFlow (обучение, инференс, адаптация готовых моделей). • 3D-данными: Open3D, PCL или аналогами (обработка облаков точек, регистрация). • Системами контроля версий (Git). • Опыт работы с камерами и лидарами, включая их калибровку и получение данных. • Инженерный склад ума: умение видеть задачу комплексно, от алгоритма до его работы "в поле". • Способность самостоятельно вести задачу и принимать архитектурные решения. Будет значительным преимуществом: • Опыт работы с ROS (Robot Operating System). • Понимание основ DevOps (Docker, CI/CD) для развертывания систем. • Опыт в промышленной автоматизации или робототехнике.