Data Scientist (CV)

Приглашаем присоединиться к масштабному и технологически сложному проекту в области компьютерного зрения, который находится на ключевой стадии развития после успешного создания MVP. Наша миссия — коренная цифровизация и автоматизация критически важных процессов, где точность и надежность решений напрямую влияют на безопасность и операционную эффективность.

Суть проекта и ваших будущих задач:

Вам предстоит углубленная работа над тремя основными направлениями, каждое из которых представляет собой серьезную вычислительную и алгоритмическую задачу:

Разработка и совершенствование систем детекции и трекинга специального транспорта.

• Это подразумевает работу со сложными сценариями: изменение освещенности, погодные помехи (дождь, снег, туман), частичные и полные перекрытия объектов (окклюзии).

• Цель — создание робастных алгоритмов, обеспечивающих непрерывное и точное сопровождение объектов в режиме реального времени across multiple cameras.

Создание и обучение моделей для распознавания и семантической интерпретации жестов сотрудников.

• Задача выходит за рамки простой классификации поз; требуется понимание последовательностей действий для автоматизации логистических операций и минимизации рисков, связанных с человеческим фактором.

• Предстоит работа с данными, полученными с разных ракурсов, и адаптация моделей под специфические сценарии взаимодействия.

Разработка интеллектуальной системы детекции событий на основе видеоаналитики.

• Вам предстоит научить систему не просто "видеть" объекты, но и "понимать" контекст происходящего, идентифицируя предопределенные события и аномалии для проактивного реагирования.

Чем предстоит заниматься:

• Разработка и оптимизация моделей для задач детекции, сегментации и трекинга объектов;
• Изучение современных научных статей и внедрение новых методов в работу;
• Анализ и обработка данных для обучения и тестирования моделей;
• Сотрудничество с командой разработчиков для интеграции решений в продукт.

Чего мы ждем от тебя:

• Опыт работы от 4 лет в сфере машинного обучения и компьютерного зрения;
• Глубокое понимание современных подходов и методов в задачах детекции и сегментации (YOLO, DETR, Mask R-CNN, SAM и др.);
• Опыт работы с моделями трекинга объектов (ByteTrack, BoT-SORT и др.);
• Знание методов обработки и аугментации изображений;
• Продвинутое владение Python, понимание принципов ООП и шаблонов проектирования;
• Уверенное владение Docker и Git;
• Навыки поиска и внедрения новых методов из научных публикаций;

Плюсом будет:

• Участие в проектах по детекции объектов движущихся по сложным траекториям;
• Знание методов оптимизации и ускорения моделей.