Требуемый опыт работы
От 1 года до 3 лет
Тип занятости
Полная занятость
График работы
Гибкий график
Обязанности: - Проведение исследований для решения бизнес задач.
- Чтение и анализ научных статей, имплементация и обучение нейронных сетей.
- Оптимизация кода для работы с большими объемами данных.
- Реализация проектов, связанных с обработкой видеоданных (например, определение разметки проезжей части, дефектов дорожного покрытия).
- Реализация проектов, связанных с обработкой облаков точек (например, измерение ширины проезжей части, классификация облаков точек, point cloud recognition).
- Применение нейронных сетей на основе PyTorch или Keras, включая классические архитектуры для задач сегментации и детекции (UNet, YOLO, ViT) так и SOTA моделей.
- Использование классических математических методов, с использованием линейной алгебры, аналитической геометрии и математического анализа, в случаях, когда нейронные сети нецелесообразны.
- Работа с Docker при необходимости.
Требования: - Высшее образование в области Data Science, машинного обучения, математики или смежных областях.
- Опыт работы с Python и основными библиотеками (NumPy, SciPy, CV2, scikit-learn), знание C++ будет преимуществом.
- Знание классических архитектур для задач сегментации, детекции и опыт работы с нейронными сетями на фреймворке PyTorch (опционально Keras).
- Умение работать с большими объемами данных и оптимизировать код. Знание классических алгоритмов будет преимуществом.
- Опыт работы с облаками точек и видеопотоком.
- Знание классической математики (линейная алгебра, аналитическая геометрия, математический анализ) и её применение в практических задачах.
- Опыт использования Docker.
- Способность к аналитическому мышлению.
Условия: - оформление по ТК РФ;
- гибкий график;
- возможность повышения квалификации за счет компании.
Ключевые навыки
Python
Libtorch (pytorch c++ api)
Keras
Acunetix
Yolo
Nvactivityindicatorview
Математический анализ
Аналитическая геометрия
Вакансия опубликована 19.07.2024 в г. Москва.