ML исследователь (компьютерное зрение)

Что предстоит делать

<h4>Краткое описание команды</h4> <p>Мы — распределенная команда, которая разрабатывает функции обнаружения движения как для Cloud, так и для Edge сред, обеспечивая высокую производительность и адаптируемость для различных потребностей развертывания. Вы можете выбрать фокус на Edge или Cloud решениях. Те, кто заинтересован в Edge, будут работать над передовыми алгоритмами компьютерного зрения и методами обнаружения на основе сенсоров, чтобы обеспечить эффективную работу в реальном времени непосредственно на устройствах. Те, кто сосредоточится на Cloud, будут разрабатывать масштабируемые, высокопроизводительные решения для обнаружения движения с использованием облачных технологий, оптимизируя взаимодействие между Edge и Cloud для достижения наилучших результатов.</p> <h4>Краткое описание вакансии</h4> <p>Вы будете отвечать за ежедневные исследовательские задачи, такие как постановка гипотез, сбор данных для экспериментов, обучение и валидация ML-моделей, проверка результатов и написание статьи по вашим результатам.</p> <h4>Обязанности</h4> <p>— Разрабатывать инновационные алгоритмы машинного обучения. Внедрять передовые методы и технологии в разработку моделей<br>— Анализировать большие наборы данных для выявления корреляций и закономерностей. Визуализировать результаты исследований для более четкой интерпретации<br>— Настраивать гиперпараметры и оптимизировать алгоритмы. Улучшать модели для повышения их производительности и точности<br>— Проводить консультации и взаимодействовать с коллегами из других отделов<br>— Отчитываться о прогрессе и достижениях проекта перед руководством<br>— Изучать и оценивать новые технологии в области машинного обучения. Внедрять передовые идеи и методы в производственные процессы<br>— Заниматься непрерывным саморазвитием и повышением технических навыков. Обучать и наставлять младших коллег для повышения общего уровня компетенций в команде</p> <h4>Квалификация и навыки</h4> <p>— 3+ года в машинном обучении (область компьютерного зрения)<br>— Практический опыт в решении хотя бы одной из следующих задач: классификация, детекция, сегментация<br>— Python3, NumPy, scikit-learn, pandas, SciPy<br>— Фреймворки глубокого обучения: PyTorch<br>— Опыт развертывания моделей машинного обучения в продакшене<br>— Хорошее понимание концепций машинного и глубокого обучения<br>— Хороший письменный и разговорный английский язык</p> <h4>Будет плюсом</h4> <p>— Практический опыт работы с GANs, VAEs<br>— Вероятностное программирование и байесовские фреймворки<br>— Оптимизация моделей: pruning, quantization, knowledge distillation<br>— Базовое понимание веб- и клиент-серверной архитектуры<br>— asyncio, aiohttp и другие асинхронные библиотеки для бэкенда<br>— Базовое понимание Big Data, понимание разницы между MapReduce и in-memory обработкой<br>— Алгоритмы, структуры данных<br>— SQL, NoSQL<br>— Docker, Kubernetes, Kubeflow<br>— Bash</p> <h4>Мы предлагаем множество преимуществ, включая</h4> <p>— Среду равных возможностей, прозрачную и основанную на ценностях корпоративную культуру и индивидуальный подход к каждому члену команды<br>— Конкурентоспособную компенсацию и льготы. Ежегодный обзор производительности<br>— Возможность получения Performance Bonus за личные достижения и Loyalty Bonus за преданность компании<br>— Гиг-контракт<br>— 21 оплачиваемый отпускной день в год, оплачиваемые государственные праздники в соответствии с законодательством Украины<br>— Возможности для развития, такие как корпоративные курсы, хабы знаний и бесплатные занятия английским языком, а также учебные отпуска<br>— Медицинская страховка предоставляется с первого дня. Оплачиваемые больничные и медицинские отпуска доступны<br>— Удаленный режим работы доступен только в пределах Украины<br>— Бесплатное питание, фрукты и закуски при работе в офисе.</p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/squad/vacancies/297659/#reply-btn-id">Відгукнутись на вакансію</a> </div>