CVisionLab — разработчик наукоёмкого программного обеспечения в области компьютерного зрения и машинного обучения. В основе наших решений лежат передовые технологии разработки программного обеспечения, основанные на лучших DevOps и MLOps практиках, в качестве инфраструктуры используются облачные сервисы Google и Amazon, а под капотом – современные методы глубокого машинного обучения. Мы работаем над долгосрочными проектами – развиваем собственные облачные сервисы для анализа изображений и медицинских данных, а также активно участвуем в разработке продуктов для наших клиентов в таких областях, как: Анализ медицинских изображений. Системы контроля качества на основе технического зрения. Системы технического зрения для роботизированных комплексов. Интеллектуальное видеонаблюдение. Поиск изображений по визуальному подобию в больших фотоколлекциях, и др. В связи с расширением проектов мы ищем в нашу дружную команду амбициозных и целеустремленных ML-разработчиков, которые ценят не только математическую красоту нейронных сетей, но и разделяют трепетное отношение к технологичному деплою моделей в продакшен и эксплуатации сетей в изменяющейся внешней среде. Своим сотрудникам мы предлагаем конкурентную заработную плату (белую и пушистую!), возможность совмещать работу из дома с работой в уютных офисах в Таганроге и Ростове, печеньки за счет компании. Задачи у нас сложные, и мы уже сломали себе голову над их решением:) Если вам такое по духу – добро пожаловать в круг единомышленников! Что мы ожидаем от кандидата Опыт работы инженером программного обеспечения от 2 лет. Уверенное знание одного из популярных фреймворков для глубокого машинного обучения (PyTorch, TensorFlow, MxNet). Опыт разработки на Python в контексте задач машинного обучения, подготовки и анализа данных. Уверенное знание библиотек numpy, matplotlib, scikit-learn, scipy. Опыт разработки на Unix-подобных системах. Инициатива в выборе способа решения поставленных задач. Хорошее знание английского языка на уровне, достаточном для общения с иностранными коллегами (Intermediate+). Будет плюсом Опыт разработки для облачных систем, знание Docker и микросервисных архитектур. Опыт в решении задач компьютерного зрения на основе сверточных сетей. Уверенное знание фреймворков для тестирования. Опыт разработки многопоточных приложений. Проекты, над которыми будем работать Обучение детектора объектов, добавление новых типов объектов. Включает работу с несбалансированной выборкой, подбор гиперпараметров обучения. Для модели детектора также необходимо выполнить квантизацию двумя методами: post-training и quantisation aware training. Работа с моделью для семантической сегментации: портирование обученной модели с фреймворка MxNet на PyTorch, дообучение на новых данных, исследование альтернативных архитектур модели в условиях жёстких требований к быстродействию. Как устроен наш процесс найма Все начинается с небольшого удаленного интервью с HR-специалистом, в рамках которого мы уточняем базовые моменты, необходимые для работы, и рассказываем о наших проектах. Далее мы обычно предлагаем выполнить небольшую тестовую задачу (а-ля обучить классификационную модель на коллекции MNIST), и приглашаем кандидатов на финальное интервью с техническим директором и одним из техлидов компании. В рамках интервью будем разбирать решение тестовой задачи, поговорим об особенностях языка Python, пройдемся по азам алгоритмов и структур данных, и с удовольствием ответим на все ваши вопросы о компании, команде, наших проектах и работе у нас. Что дальше Работа в нашей компании начинается с погружения в принятые у нас технологии разработки и ведения проектов. Первые пару недель отведены на ознакомление с нашим workflow в плотном взаимодействии с техническим директором и техлидами компании. Спасибо, что дочитали до конца;) Присоединяйтесь к нам – будет интересно!
Адрес
Таганрог