ML инженер (Computer Vision)

Локация: Хабаровск, улица Ленина, 18В; работа на месте работодателя

Зарплата: от 120 000 RUB на руки в месяц

Компания

Институт исследует нейросетевые и робототехнические системы, включая интеллектуальные системы восприятия окружающей среды и управления роботизированными комплексами.

Что делать

• Разрабатывать, обучать и оптимизировать ML-модели для компьютерного зрения и обработки аудиосигналов.
• Создавать алгоритмы обнаружения объектов, анализа контуров, движения, контраста, текстур и звуковых событий.
• Собирать, размечать и аугментировать датасеты, а также оценивать качество выборок и моделей.
• Настраивать нейросети для работы в реальном времени на embedded-платформах, включая NVIDIA Jetson.
• Интегрировать ML-модели с ПО для сбора данных, управления исполнительными механизмами и робототехническими системами.
• Проводить эксперименты, устранять ошибки детекции и оптимизировать производительность с учетом ограничений ресурсов и задержек.

Требования

• Профильное образование в области машинного обучения, компьютерных наук, математики, робототехники, электроники или смежных дисциплин.
• Опыт разработки и внедрения ML-моделей от 2 лет.
• Уверенное владение Python и опыт работы с PyTorch и/или TensorFlow.
• Знание нейросетей и алгоритмов детекции и классификации объектов, включая CNN, YOLO, SSD и Faster R-CNN.
• Опыт обработки изображений и аудиоданных, включая OpenCV, спектральный анализ, FFT и Mel-спектрограммы.
• Знание NumPy, Pandas, SciPy, Linux, Git и метрик precision, recall, mAP и F1-score.

Хорошо, если есть

• Опыт разработки ML-решений для NVIDIA Jetson и систем реального времени.
• Знание TensorRT, ONNX и CUDA.
• Опыт работы с камерами, тепловизорами, лидарами, радарами и другими сенсорами.
• Опыт создания мультимодальных моделей, tracking, оценки положения объектов и sensor fusion.
• Опыт обработки аудио в условиях шумов, эхосигналов и помех.

Культура и преимущества

• Современный офис и оборудованная лаборатория для разработки и тестирования робототехнических систем.
• Постоянный доступ к NVIDIA Jetson, камерам, микрофонным массивам, сенсорам и вычислительным платформам.
• Участие в полном цикле разработки — от исследования идеи до внедрения в реальную систему.
• Возможность влиять на архитектуру решений и развивать экспертизу в AI и embedded ML.
• Возможности профессионального роста, обучения и развития.