ML инженер по детекции движений

Что предстоит делать

<p>Мы ищем Movement Detection ML Engineer, который возглавит исследования и разработку моделей распознавания упражнений на основе данных IMU-сенсоров (акселерометр/гироскоп) и масштабирует покрытие с нашего текущего ансамбля до нескольких сотен упражнений, одновременно обеспечивая работу инференса на устройстве в реальном времени.</p><p><b> </b></p><p>Обязанности:</p><ul><li>Повышать точность и расширять покрытие до нескольких сотен упражнений. Вы будете дообучать существующие модели, перерабатывать стратегии ансамблирования, оценивать архитектуры, подходящие для классификации временных рядов с длинным хвостом и несбалансированным мультиклассовым распределением, а также адаптировать режимы обучения (аугментация данных, сэмплирование, curriculum learning) для новых размеченных данных.</li></ul><ul><li>Перенести серверный пайплайн инференса для работы на устройствах iOS/Android в реальном времени при строгих ограничениях по задержке, памяти и вычислениям, обрабатывая реальные шумы сенсоров и пропущенные сэмплы с помощью экспорта моделей, квантизации и дистилляции.</li></ul><ul><li>Обеспечить, чтобы все архитектурные и ансамблевые улучшения по офлайн-точности учитывали ограничения мобильного edge-бюджета уже на этапе проектирования.</li></ul><p><br>Требования:</p><ul><li>Практический опыт около 5 лет с PyTorch и PyTorch Lightning для построения, обучения и расширения production-пайплайнов, а также владение Python.</li><li>Сильный прикладной опыт в глубоком обучении на основе числовых/сигнальных временных рядов (IMU, EMG, аудио, сенсорное слияние, биосигналы или промышленные временные ряды) с использованием таких архитектур, как 1D-CNN, RNN/GRU, дилатированные свёртки или Temporal Transformers.</li><li>Уверенное владение ансамблированием и каскадными архитектурами моделей — объединение выходов нескольких моделей и оценка компромиссов между задержкой/сложностью и производительностью.</li><li>Твёрдое понимание метрик оценки для несбалансированной мультиклассовой классификации/сегментации временных рядов на сотнях классов (компромиссы precision/recall, шум в метках, вариативность размещения сенсоров).</li><li>Способность работать самостоятельно с большой конфигурационно-управляемой кодовой базой, соблюдая установленные архитектурные соглашения и паттерны проектирования ПО.</li><li>Уверенный Upper-Intermediate (B2+) или выше — комфортная ежедневная письменная и устная техническая коммуникация.</li><li>Рабочие часы с 15:00 до 23:00 для обеспечения согласованности команды.</li> </ul><p><b> </b></p><p>Будет плюсом:</p><ul><li>Опыт с AWS Batch, Step Functions, S3 и Docker-контейнеризацией для масштабируемого обучения моделей.</li><li>Инференс на устройстве/edge: CoreML, TFLite, ONNX Runtime Mobile или аналогичный опыт экспорта/рантайма.</li><li>Сжатие моделей: квантизация, прунинг, дистилляция.</li><li>Опыт именно с носимыми устройствами или распознаванием человеческой активности (HAR).</li><li>Weights &amp; Biases или аналогичная дисциплина отслеживания экспериментов.</li><li>Знакомство с мобильной разработкой (Swift/Kotlin).<br><br></li></ul><p>Что вы получите у нас:</p><ul><li>Оплачиваемые дни вне офиса;</li><li>Регулярный Performance review;</li><li>Финансируемые компанией возможности обучения и развития;</li><li>Гибкий рабочий график;</li><li>Хорошо оборудованный офис;</li><li>Карьерный путь и возможности роста.</li></ul><p><b> </b></p><p>О компании Kevych Solutions</p><p>Мы — компания по разработке программного обеспечения, предоставляющая услуги в сфере цифровых технологий: от мобильной и веб-разработки до кастомных программных решений. Мы стремимся предоставлять инновационные, высококачественные решения, адаптированные под ваши уникальные потребности.</p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/kevych-solutions/vacancies/376294/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>