Старший инженер Computer Vision (рентгеновская инспекция)

Что предстоит делать

Мы ищем Senior Computer Vision Engineer, который возглавит основную команду computer vision из двух человек в рамках proof of concept по X-ray-инспекции лопастей ветряных турбин: шесть–восемь месяцев с перспективой выхода в продукт. Рядом с вами: technical lead, project manager, общий QA, NDT-эксперт и инженер по лопастям на part-time, а также инженеры партнёра по сбору данных. • Входные данные — одно сшитое X-ray-изображение целой лопасти длиной в десятки тысяч пикселей, которое предоставляет партнёр по сбору данных. Реконструкция из сырых кадров детектора выходит за рамки роли и за рамки начального объёма работ. Первая задача — найти тонкий плотный металлический проводник внутри композита, проследить его от одного конца лопасти до другого и определить, где он разорван. Вторая задача — вопрос осуществимости: оценить, даёт ли отсутствующий клей или открытое отслоение в соединении глубоко внутри структуры обнаруживаемый и воспроизводимый признак, и при каком размере. Мы ожидаем, что отправной точкой станет классическая обработка изображений: нормализация яркости по материалу, толщина которого меняется на порядок, обработка сшивочных швов, трассировка линейной структуры сквозь помехи, калибровка порога на физических эталонных образцах. Обученные компоненты применяются только там, где эксперименты показывают, что они добавляют ценность. • Вам не нужен опыт в X-ray или неразрушающем контроле. Мы обучаем физике и оплачиваем время на изучение материала. Нам нужен тот, кто уже ранее погружался в незнакомую область визуализации и быстро доходил до рабочего метода, и кто способен отличить «алгоритм это пропустил» от «в изображении нечего искать». Один из честных исходов первой фазы — что тип дефекта невозможно надёжно увидеть; нам нужен человек, который сможет показать почему.

• Оценивать первые изображения: что видно, при каком контрасте, где метод сработает, а где нет
• Определять требования к качеству изображений, которым должен соответствовать партнёр по сбору данных, и проверять каждую поставку на их соблюдение
• Строить preprocessing: tiling, нормализация по толщине, denoising, обработка швов
• Строить трассировку проводника: фильтры для линейных структур, граф трассы, ветвления, отбраковка похожих структур
• Провести feasibility gate для второго типа дефекта на симуляторе и на эталонных образцах с известными дефектами; результатом может стать документально оформленный no-go
• Отвечать за метод: физическую и алгоритмическую гипотезу, архитектуру pipeline, пороги и политику для неопределённых случаев, дизайн валидации, техническое решение по каждому пропуску и technical sign-off
• Проверять реализацию второго инженера и поддерживать воспроизводимость сквозного pipeline
• Работать вместе с technical lead и инженерами партнёра по сбору данных над форматом изображений, калибровкой, метаданными и проблемами сшивки
• Настраивать pipeline на первых изображениях с установленной лопасти и отчитываться о том, что изменилось и почему
• Работать с NDT-экспертом и инженером по лопастям над порогами и над каждым пропуском
• Присутствовать на месте во время одной тестовой кампании на ветропарке (около недели), чтобы проверять изображения до того, как оборудование увезут

Что ждём от вас

• 4+ года в computer vision или обработке изображений на реальных, несовершенных изображениях
• Классическая обработка изображений на рабочем уровне: фильтрация, ridge- и line-детекция, морфология, сегментация, connected components, трассировка на основе графов
• Опыт работы с изображениями, которые не помещаются в память: tiling, overlap, восстановление координат в полном изображении
• Уверенный Python с NumPy, OpenCV, scikit-image или аналогами
• Как минимум один проект, где данных было мало и вам приходилось проектировать, как они размечаются и валидируются
• Опыт количественной оценки качества изображений (contrast-to-noise, разрешение, blur, воспроизводимость) и проектирования контролируемых экспериментов, позволяющих отделить ограничение визуализации от ограничения алгоритма; любая модальность
• Как минимум один проект, где вы перешли в незнакомую вам ранее модальность (медицинская, микроскопия, спутниковая, промышленная, научная) и можете объяснить, как вы быстро освоились
• Английский, достаточный для чтения статей и общения с инженерами клиента
• Будет плюсом:
• Радиография, CT, NDT, композиты, инспекция сварных швов или полупроводников
• Физическое или инженерное образование: attenuation, scatter, beam hardening, geometric unsharpness, коррекция детектора
• Симуляция визуализации (любой X-ray- или оптический симулятор)
• Small-dataset deep learning: сегментация, transfer learning, hard-negative mining
• Опыт влияния на то, как данные физически собираются, а не только обработка того, что вам дали
• Использование AI-агентов для кодинга в прототипировании и инструментарии
• Мы можем предложить:
• Проекты для таких клиентов, как PayPal, Wargaming, Xerox, Philips, adidas и Toyota
• Конкурентную компенсацию, зависящую от вашей квалификации и навыков
• Систему карьерного развития с чёткими квалификационными требованиями по навыкам
• Гибкий график работы, подстроенный под ваше расписание
• Возможность работать удалённо
• Компенсацию медицинских расходов
• Онлайн-курсы английского языка
• 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