Требования:
- Понимание структуры и логики современных нейросетевых архитектур.
- Уверенное понимание классического машинного обучения.
- Продвинутый опыт работы с моделями типа ResNet, VGG, Inception и др. (CNN)
- Практическое владение библиотеками для глубокого обучения (TensorFlow, PyTorch).
- Опыт работы с инструментами обработки изображений (OpenCV).
- Навыки работы с большими данными, включая этапы их подготовки и предварительной обработки.
- Уверенное программирование на Python.
- с опытом в ML
Будет плюсом:
- Опыт кастомизации моделей глубокого обучения (CNN, ViT).
- Опыт разработки и внедрения моделей на базе YOLO.
- Опыт интеграции разработанных моделей в производственные решения.
- Знакомство с технологиями контейнеризации (Docker).
- Знание FastAPI.
- Участие в Kaggle competitions.
Личные качества:
- Аналитические способности и внимание к деталям.
- Готовность к быстрому обучению и решению нестандартных задач.
- Умение быстро адаптироваться к новым задачам и проектам.
- Умение эффективно работать в команде и доносить результаты исследований.
- Инициативность и стремление к постоянному профессиональному росту.
Основные обязанности:
- Разработка, обучение и оптимизация моделей глубокого обучения для решения задач компьютерного зрения.
- Проведение экспериментов, анализ результатов и непрерывное совершенствование моделей.
- Подготовка технической документации, отчетов и презентаций по результатам работы.
Условия:
- Режим работы: пятидневка, с 08-00 до 17-00 часов.
- Компенсация за обед.
- Отпуск 30 календарных дней.
- Обучение за счет Компании.
- 13 заработная плата.