О позиции
Мы ищем AI/ML Engineer для присоединения к нашей команде Yavvi, которая специализируется на прикладном машинном зрении и видеоаналитике для B2B. Ваша роль будет заключаться в разработке и оптимизации решений, которые помогут нашим клиентам в таких отраслях, как промышленность, логистика и ритейл. Вы будете работать с передовыми технологиями и инструментами, чтобы создавать инновационные решения в области компьютерного зрения.
Чем вы будете заниматься
- Разработка и оптимизация моделей машинного обучения для задач компьютерного зрения.
- Работа с архитектурами CV, такими как YOLO v8/v11, ResNet и Vision Transformers.
- Оптимизация инференса с использованием ONNX, TensorRT и OpenVINO.
- Интеграция и обработка видео с помощью OpenCV, FFmpeg и GStreamer.
- Участие в разработке контейнеризированных приложений с использованием Docker.
- Сотрудничество с командой разработки для улучшения существующих решений и внедрения новых технологий.
Требования
- Опыт работы с Python и библиотеками для машинного обучения, такими как PyTorch.
- Знание архитектур компьютерного зрения и их применения в реальных задачах.
- Опыт оптимизации моделей и работы с инструментами, такими как ONNX и TensorRT.
- Знание систем обработки видео и работы с библиотеками OpenCV и FFmpeg.
- Опыт работы с Docker и Git.
- Способность работать в команде и эффективно общаться с коллегами.
Будет плюсом
- Опыт работы с GStreamer.
- Знание других языков программирования, таких как C++.
- Опыт работы в B2B-секторе.
Что мы предлагаем
- Удалённая работа с гибким графиком.
- Конкурентоспособная зарплата и возможности для профессионального роста.
- Доступ к современным инструментам и технологиям.
- Участие в интересных проектах в области видеоаналитики.
- Дружелюбная команда и поддержка в обучении.
Вакансия предлагает интересные условия работы в области видеоаналитики. Команда работает с современными технологиями, что делает позицию привлекательной для специалистов в AI/ML. Однако, не указана точная зарплата, что может быть минусом для некоторых кандидатов.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания Python и опыта работы с библиотеками PyTorch и OpenCV для создания эффективных моделей компьютерного зрения.
Способность работать в удаленной команде, активно участвуя в обсуждениях и поддерживая продуктивное взаимодействие с коллегами через инструменты, такие как Slack и Zoom.
Опыт в контейнеризации приложений с использованием Docker и интеграции мультимедийных потоков с помощью GStreamer или FFMPEG для оптимизации видеоаналитических решений.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Video Analytics
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев