Data Intern

ТехВилл – IT-компания и партнёр ВкусВилл по развитию цифровых решений.

Мы отвечаем за разработку мобильных и web- приложений, автоматизацию бизнес-процессов, искусственный интеллект, devops, инфобез ВкусВилла.

Нашими решениями пользуется свыше 1 000 000 клиентов и сотрудников ВкусВилла.

Ключевые задачи:

• Сбор датасетов: поиск, подбор и систематизация изображений и видео-потоков с камер наших роботов, включая работу с открытыми источниками и внутренними базами данных.

• Разметка данных: точная и аккуратная разметка данных для ключевых задач 2D компьютерного зрения.

• Детекция объектов (Object Detection): Обведение объектов (люди, погрузчики, паллеты, коробки) с помощью bounding boxes.
• Семантическая сегментация (Semantic Segmentation).
• Пиксельная разметка областей изображения (проезжая зона, пешеходная зона, препятствия).
• Классификация изображений (Image Classification).
• Присвоение тегов и категорий сценам и объектам.

Контроль качества:

• Проверка и верификация уже размеченных данных на предмет согласованности, полноты и ошибок.

Автоматизация процессов:

• Написание простых скриптов на Python или Shell для автоматизации рутинных задач: переименование файлов, фильтрация изображений, пакетная обработка данных, конвертация форматов аннотаций (JSON, COCO, YOLO).

• Анализ и очистка данных: выявление и устранение нерелевантных, поврежденных данных и артефактов съемки (блики, размытие) для повышения качества датасетов.

• Ведение документации: описание процесса разметки, создание гайдов и поддержание документации по датасетам в актуальном состоянии.

Наш стек технологий:

• Языки и инструменты разметки: Python 3.x, Bash (Shell Scripting), CVAT, Label Studio, Roboflow.

• Библиотеки для работы с данными: OpenCV, Pillow (PIL), pandas, numpy.
• Форматы данных: JSON (COCO), YOLO, Pascal VOC.
• Операционная система: Linux (Ubuntu).​​​​​​​

Мы ожидаем, что вы:

• Обучаетесь на старших курсах или выпуск по специальности Компьютерные науки, Прикладная математика, Data Science или смежным направлениям.

• Понимаете основы 2D Computer Vision (что такое изображение, цветовые пространства, фильтры, ключевые задачи: детекция, сегментация).

• Имеете базовые навыки программирования на Python и готовы развивать их для автоматизации работы с данными.

• Внимательны к деталям до педантичности и понимаете, что качество данных напрямую влияет на работу робота.

• Усидчивы и нацелены на результат, готовы к кропотливой, но крайне важной работе.

• Имеете базовое понимание ОС Linux и работу в командной строке.

• Умеете работать с системой контроля версий Git.

Будет огромным плюсом:

• Опыт написания скриптов на Python для обработки изображений (с использованием OpenCV, PIL).

• Знакомство с инструментами для разметки данных, такими как CVAT или Label Studio.

• Понимание форматов аннотаций для компьютерного зрения (JSON/COCO, YOLO).
• Личные учебные проекты, связанные с обработкой изображений или анализом данных.

• Работу в аккредитованной IT-компании.
• Гибрид; На ключевых этапах проекта требуется работа на месте. Ожидается готовность к периодическим визитам.
• Оформление по ученическому договору на 3 месяца, с последующим продлением.