Data Scientist — разработка моделей компьютерного зрения@ OZON
О позиции
Компания OZON ищет Data Scientist для разработки и улучшения моделей компьютерного зрения. Ваша задача будет заключаться в создании эффективных алгоритмов для детекции, классификации, трекинга и сегментации данных. Вы будете работать с большими объёмами данных, оптимизируя модели для их быстрой обработки в production.
Чем вы будете заниматься
- Разрабатывать и улучшать модели компьютерного зрения.
- Подбирать алгоритмы и подходы под прикладные задачи, проводить эксперименты и оценивать качество моделей.
- Оптимизировать модели и алгоритмы для эффективной работы на больших объёмах данных.
- Проектировать и оптимизировать inference-пайплайны, включая real-time сценарии.
- Разрабатывать ML-сервисы и работать с микросервисной архитектурой на Python.
- Анализировать производительность решений и находить узкие места.
- Работать с видеопотоками и создавать high-load системы обработки данных.
- Взаимодействовать с инженерами и разработчиками на всех этапах проекта.
Требования
- Высшее образование в области математики, компьютерных наук или смежных технических дисциплин.
- Уверенное знание Python и опыт промышленной разработки.
- Практический опыт в Computer Vision или Machine Learning.
- Понимание классических алгоритмов CV и современных ML-подходов.
- Знание основных метрик качества моделей и методов их валидации.
- Хорошая алгоритмическая база (структуры данных, оценка сложности).
- Навыки написания чистого, поддерживаемого кода и работы с Git.
Что мы предлагаем
- Конкурентная зарплата и возможности для роста.
- Удалённая работа с гибким графиком.
- Доступ к современным технологиям и инструментам.
- Поддержка в обучении и развитии.
- ДМС и другие социальные гарантии.
Вакансия предлагает интересные задачи в области компьютерного зрения и хорошие условия работы. Однако, отсутствует информация о зарплате.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание библиотек Python для компьютерного зрения, таких как OpenCV и TensorFlow, а также опыт работы с алгоритмами глубокого обучения для разработки эффективных моделей.
Способность самостоятельно организовывать рабочий процесс в удалённом формате, включая управление временем и приоритезацию задач, что необходимо для успешной работы в гибридной среде.
Опыт работы с большими объёмами данных и навыки анализа данных, включая использование инструментов для визуализации данных, таких как Matplotlib и Seaborn, что поможет в оптимизации моделей.
Критическое мышление и аналитический подход к выбору алгоритмов для различных задач компьютерного зрения, что важно для адаптации к требованиям бизнеса и улучшения моделей.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости E-commerce
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев