Data Scientist (Computer Vision) в "СофтТелематику"

Зарплата

от 120 000 ₽

Описание вакансии

СофтТелематика — российский разработчик интеллектуальных телематических систем и транспортно-логистических платформ.

  • Создаем системы управления дорожным движением и весогабаритного контроля, платформы управления логистикой и транспортом.
  • Наши интеллектуальные системы управления дорожным движением и сервисы для мониторинга транзитных перевозок успешно внедряются как в России, так и в зарубежных странах (Индия, Индонезия, Китай).
  • Разрабатываем и внедряем системы взимания платы на автомобильных дорогах классического барьерного типа и типа «Свободный поток».
  • Создаём сервисы, которые собирают и обрабатывают телеметрию объектов дорожной инфраструктуры и бортовых устройств, встраиваемых в автомобили, для взаимодействия систем класса v2x.

Сейчас нам очень нужен специалист по машинному обучению в команду центра "Компьютерное зрение".

Задача: принять участие в создании нового продукта, разрабатывать решения для интеллектуальной контрольной инфраструктуры, систем управления «умной» дорогой (Smart Roads) и «умного» города (Smart City) на основании данных от камер наблюдения (Computer Vision).

Если конкретнее, то:

  • анализировать большие объемы данных, оценивать качество датасетов, искать и исправлять аномалии;
  • поддерживать и улучшать уже разработанные сервисы и модели;
  • разрабатывать математические модели для решения практических задач по компьютерному зрению;
  • разрабатывать, внедрять и поддерживать модели машинного обучения;
  • документировать разработанные алгоритмы.

Кто нужен: Мы ищем человека, который на “ты” с алгоритмами машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация), особенно для задач компьютерного зрения (обнаружение объектов, рематчинг объектов, распознавание).

Наш будущий коллега - имеет опыт в области Computer Vision (распознавание ГРЗ, ДТП, классификация марок и моделей ТС и т.п.). Хакатоны и учебный опыт тоже считаются. Но важно уметь применять теорию machine learning в практических задачах. Также пригодится знание SQL и опыт работы с БД.

Имеет опыт работы с такими подходами, как:

  • Классификаторы: Resnet -*,DenseNet, MobileNet, GhostNet,...
  • Детекторы: Faster-RCNN, tinyYolo, YOLOv3/v4,...
  • Нахождение ключевых точек
  • Посторонние векторов-признаков (embedding)
  • Разворачиванием моделей с использованием ONNX, TensorRT и т.д.

Хорошо также иметь практический опыт решения задач, связанных с:

  • Онлайн-обработкой потокового видео с IP-камер;
  • Детектированием объектов в видеопотоке;
  • Трекингом объектов;
  • Распознаванием / классификацией / фильтрацией объектов;
  • Выделением атрибутов / извлечением признаков / поиском в пространстве признаков;

При этом важно иметь опыт не только использования существующих нейросетевых решений, но и создания своих (на базе существующих или с нуля).

Как мы понимаем, для такого спеца полезно иметь высшее математическое образование, знать (и желательно понимать!) теорию вероятностей, мат. статистику, методы оптимизации и т.п.

Зачем тебе к нам:

  • за конкурентным доходом (зарплата пересматривается, плюс есть годовой бонус), финальную цифру оффера обсуждаем с успешным кандидатом индивидуально;
  • за гарантированно сложными и нетривиальными задачами (будет, чем похвастаться);
  • за комфортом: у нас нет бюрократии, проводим собеседование в 1 этап и быстрый фидбек, гибкое начало рабочего дня (можно хоть в 11) и нет дресс кода;
  • за развитием: интересные митапы и конференции;
  • за заботой: докупаем нужную технику для работы, даем дополнительные 3 дня к отпуску и расширенный пакет ДМС;
  • за адекватным руководством, открытым к диалогу;
  • за местом в удобном офисе (7 минут от метро Савеловская)

Размещено 10/06/2021

Телеграм-бот RIT.WORK
С ботом rit.work Вы найдете работу, о которой всегда мечтали.

Всего два шага — выбери стек, зарплату и получай уведомления о мега-вакансиях первым.