компания "гравилинк" большое количество людей пропадает, теряется в лесах, горах и других труднодоступных местах. наши инженеры работают над погодоустойчивыми беспилотниками, которые с помощью системы компьютерного зрения смогут эффективно анализировать местность в режиме реального времени и находить заблудившихся людей. наша ml команда занимается разработкой и поддержкой модели, и сейчас мы в поиске junior ml-специалиста. помимо работы над моделями, мы также занимаемся разработкой инструментов машинного обучения на собственном языке программирования. вы будете заниматься: исследованием и реализацией методов предобработки данных исследованием и реализацией методов совершенствования модели изучением научных статей, воспроизведением результатов формулировкой гипотез, проведением экспериментов и анализом результатов развертыванием и оптимизацией модели во встроенной системе нам важно, чтобы вы: имели базовые знания математики и информационных технологий умели программировать на одном из низкоуровневых (c/c++/rust) и скриптовых (python, r) языков программирования знали основы машинного обучения, основы глубокого обучения, принципы работы современных сверточных нейронных сетей имели опыт использования одного из ml фреймворков (pytorch, tensorflow) знали английский язык для чтения научной литературы будет плюсом, если вы также имели опыт разработки и оптимизации под встраиваемые платформы (cuda, nvidia jetson), опыт работы с mmlab, понимание жизненного цикла ml-систем и принципов их разработки, а также опыт программирования на gpgpu. у нас вы получите возможность: получать зарплату по биржевому курсу доллара работать в сильной команде над уникальными продуктами, которыми можно гордиться изучать новые технологии и расти как специалист получать справедливую оплату, соразмерную вашему вкладу у нас возможна удалённая работа по любому удобному вам графику, но для нас важно, чтобы вы имели возможность и желание работать не менее 60 часов в месяц. оплата производится не за количество проведённых за компьютером часов, а за завершённые задачи. все задачи оцениваются перед выполнением.
Адрес
Санкт-Петербург