Сейчас мы ищем инженера-исследователя, который усилит нашу команду и будет участвовать в развитии CV-моделей. В этой роли вы будете работать на стыке исследований и практики - улучшать качество моделей, тестировать новые подходы и напрямую влиять на то, как технологии применяются в клинической практике.
Чем предстоит заниматься:
- Участвовать в исследовании новых визуальных данных (изображений, видео), оценивать их качество и полноту для задач компьютерного зрения
- Разрабатывать, обучать, тестировать и поддерживать CV‑модели для решения задач медицинского ИИ (классификация изображений, сегментация, детекция объектов, трекинг)
- Создавать пайплайны предобработки и аугментации визуальных данных для повышения качества обучения моделей
- Разрабатывать код обучения и тонкой настройки (fine‑tuning) CV‑моделей, включая архитектуры на базе CNN, Transformers и других современных подходов
- Анализировать и выбирать оптимальные подходы и архитектуры моделей для решения конкретных задач компьютерного зрения
- Проводить эксперименты с гиперпараметрами, метриками качества (IoU, mAP, precision, recall) и техниками регуляризации для улучшения производительности моделей
- Оптимизировать модели CV для развёртывания в промышленных условиях (уменьшение размера, ускорение инференса, квантование)
- Работать со смежными командами для интеграции CV‑решений в промышленные бизнес‑процессы и конечные продукты
Что для нас важно:
- Опыт работы на позиции Data Scientist или Computer Vision Engineer от 2 лет, с фокусом на задачи компьютерного зрения
- Глубокие знания и практический опыт в области компьютерного зрения и методов машинного обучения (классические методы и глубокое обучение)
- Подтверждённый опыт разработки, обучения и внедрения CV‑моделей (классификация, детекция, сегментация и т. д.)
- Уверенные навыки программирования на Python
- Опыт работы с библиотеками и фреймворками для CV и ML: TensorFlow, PyTorch, OpenCV, Scikit‑Learn, NumPy, Pandas, Polars
- Навыки работы с инструментами для разметки данных (CVAT, Label Studio)
- Понимание принципов работы современных архитектур CV (ResNet, Inception, EfficientNet, YOLO, U‑Net, ViT)
- Опыт работы с Git, DVC
Почему точно понравится у нас:
- Станете частью команды, создающей инновационные AI-продукты для медицины.
- Получите возможности профессионального роста и влияния на стратегию компании.
- Сможете воспользоваться поддержкой и стабильностью крупнейшей компании страны с официальным оформлением по ТК РФ и всеми социальными.