Описание
Ищем программиста со знанием OpenCV, YOLO и нейросетевых моделей компьютерного зрения для работы с видео-аналитикой и обучения ИИ-моделей анализа видео. Нужно разработать модуль анализа видео, который принимает видеопоток с камеры, обнаруживает нужные объекты, отслеживает их движение и формирует результат в виде структурированных данных. Также требуется обучить или дообучить модель под конкретные объекты и сценарии.
Ожидаемый результат:
•Рабочий прототип анализа видео
•Обученная или дообученная модель YOLO
•Инструкция по запуску и обучению
•Скрипты для инференса, тестирования и оценки качества
•Возможность интеграции результата в основное приложение
Задачи
•Разработка системы анализа видеопотока с камер
•Детекция, классификация и трекинг объектов на видео
•Работа с моделями YOLO: обучение, дообучение, тестирование и оптимизация
•Подготовка датасетов: сбор, разметка, очистка, аугментация данных
•Настройка пайплайна обучения модели: train / validation / test
•Оптимизация модели под работу в реальном времени
•Интеграция видеоаналитики в существующее приложение или сервер
•Работа с RTSP/IP-камерами, видеопотоками, файлами и кадрами
•Вывод результатов анализа: координаты объектов, классы, confidence, события, логи
Требования
•Python, OpenCV, YOLO: YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / YOLOv11 или аналогичные модели
•PyTorch или другой ML-фреймворк
•Linux, Git
•Опыт обучения и дообучения моделей компьютерного зрения
•Понимание принципов object detection, classification, tracking
•Умение работать с датасетами и инструментами разметки
•Умение давать реалистичную оценку сроков разработки в часах с учетом технических рисков, неопределенностей и этапов реализации
•Способность в короткие сроки разработать рабочий MVP и последовательно улучшить модель до нужных метрик качества, надежности и производительности
Будет плюсом:
•Работа с видео: RTSP, IP-камеры, FFmpeg / GStreamer
•Оптимизация моделей: ONNX, TensorRT, CUDA
•Работа с edge-устройствами: Raspberry Pi, Orange Pi, Jetson, промышленные mini-PC
•Опыт ускорения инференса на CPU/GPU/NPU
•ByteTrack, DeepSORT, SORT или другие алгоритмы трекинга
•Docker
•FastAPI / Flask / Node.js для интеграции модели в сервер
•Опыт построения систем видеоаналитики в реальном времени
Условия
•Проектная или постоянная работа
•На время ИС 5/2 работа на месте производства в п. Мосрентген, после ИС можно также работать из офиса на м. Калужская
•Оплата обсуждается по результатам собеседования и оценки объема задач
