Обязанности
— Разметка и предобработка датасетов для обучения нейросетей (YOLO, Detectron2).
— Обучение, дообучение и валидация моделей по всем метрикам ТЗ (уборка, дефекты, инциденты, распознавание униформы и техники).
— Расчёт и мониторинг метрик качества.
— Анализ ошибок модели, формирование рекомендаций по улучшению (добавление классов, аугментация данных).
— Подготовка отчётов по качеству моделей для аудитов Заказчика.
— Участие в интеграции новых метрик и камер (тестирование на реальных потоках).
Требования
— Высшее образование (математика, информатика, прикладная математика, компьютерное зрение, ИИ).
— Опыт работы с компьютерным зрением / обучением нейросетей от 1 года.
— Уверенное владение pandas, numpy, scikit-learn, OpenCV.
— Опыт работы с фреймворками глубокого обучения: PyTorch / TensorFlow.
— Знание метрик классификации/детекции объектов (Precision, Recall, mAP, IoU).
— Опыт разметки данных (LabelStudio, CVAT или аналог).
— Портфолио проектов (GitHub / Kaggle / личные репозитории).
Желательные навыки:
— Опыт настройки предобученных моделей (YOLOv8/v10, EfficientDet и т. д.).
— Знание Docker, Git.
— Опыт работы с видео-потоками (RTSP, Ffmpeg).
— Понимание требований к качеству видео для ИИ (Full HD, 25 fps, освещение, угол камеры).
Условия
— Оформление по ТК РФ.
— График работы 5/2.
— Испытательный срок 3 месяца.
— Место работы: г. Москва
