Инженер машинного зрения (Computer Vision Engineer)

Локация: полностью удалённая работа из любой точки мира; удалённое участие в калибровке и настройке камер машинного зрения.

Зарплата: 80 000–110 000 рублей на руки в месяц.

Компания

AI Think — российская аккредитованная ИТ-компания, разрабатывающая прикладные программные решения на базе искусственного интеллекта для бизнеса, включая промышленные системы компьютерного зрения.

Что делать

• Развивать и выпускать в production систему обнаружения аномалий и классификации дефектов ткани в проекте TAQC.
• Поддерживать и улучшать детектор дефектов на базе YOLO, исследовать и внедрять новые подходы к computer vision и anomaly detection.
• Разрабатывать алгоритмы поиска краёв ткани, оценки разнооттеночности и решения нестандартных задач анализа изображений.
• Готовить и анализировать датасеты, подбирать аугментации, выполнять разметку и координировать работу разметчиков.
• Проводить эксперименты на реальных производственных данных, анализировать качество моделей и снижать количество ложных срабатываний и пропусков дефектов.
• Взаимодействовать с разработчиками, заказчиком и отраслевыми экспертами; удалённо участвовать в настройке камер машинного зрения.

Требования

• Уровень Middle и от 1 года коммерческого опыта разработки или исследований в computer vision / machine learning.
• Практический опыт с object detection, image classification, segmentation или anomaly detection; понимание PatchCore, PaDiM, автоэнкодеров и других подходов.
• Понимание архитектур нейронных сетей и подходов к детекции объектов, включая YOLO, Faster R-CNN и DETR.
• Знание математических основ машинного обучения, процесса обучения нейронных сетей, гиперпараметров и метрик качества.
• Опыт обучения и дообучения моделей, подбора архитектур, проверки гипотез, проведения экспериментов и анализа результатов.
• Опыт классической обработки изображений: границы и контуры, фильтрация, морфологические операции; понимание RGB, HSV, Lab, анализа цвета и текстуры.
• Опыт подготовки датасетов, работы с несбалансированными данными, аугментациями, оценкой качества данных и инструментами разметки CVAT, Label Studio или аналогами.
• Уверенное владение Python; опыт с PyTorch, Ultralytics / YOLO, OpenCV, NumPy, scikit-image или аналогами.
• Понимание современных подходов AI-разработки, включая agent-based coding, AI-pipeline и использование AI-инструментов; способность объяснять технические решения людям без ML-бэкграунда.

Хорошо, если есть

• Опыт работы с текстилем, лёгкой промышленностью или задачами контроля качества на производстве.
• Опыт работы с линейными и другими камерами машинного зрения, их калибровки и настройки параметров съёмки.
• Опыт оптимизации моделей для промышленного применения: ONNX, TensorRT, квантизация или аналоги.
• Знакомство с few-shot и zero-shot подходами к обнаружению аномалий.
• Опыт организации и контроля работы разметчиков.

Культура и преимущества

• Полностью удалённая работа из любой точки мира с графиком 5/2.
• Подробный онбординг с передачей архитектуры системы, моделей, датасетов, процессов разметки и истории экспериментов.
• Отраслевые менторы помогают разобраться в лёгкой промышленности и типах дефектов тканей.
• Предусмотрено обучение работе с камерами машинного зрения, оптикой, освещением, параметрами съёмки и калибровкой.
• Возможен карьерный рост до руководителя направления computer vision и руководителя отдела.

Процесс найма

• Один этап собеседования продолжительностью около часа: знакомство, обсуждение проекта, опыта в computer vision и machine learning, обучения моделей, данных и практических задач обработки изображений.
• В отклике нужно кратко описать опыт и указать задачи computer vision, модели и фреймворки, обучение и оптимизацию моделей, anomaly detection, работу с датасетами, разметкой, классической обработкой изображений и камерами машинного зрения.
• Можно приложить GitHub, портфолио, примеры собственных алгоритмов или инструментов и прикладных проектов.