О проекте
На промышленное предприятие ищем специалиста для разработки и внедрения системы видеоаналитики на основе искусственного интеллекта.
На территории завода установлено множество камер. Детали и изделия постоянно перемещаются между производственными участками. Необходимо создать систему, которая будет распознавать их по внешнему виду, отслеживать перемещения и помогать сотрудникам быстро находить нужные объекты.
Дополнительно система должна анализировать производственные операции, учитывать занятость работников и формировать отчеты и графики эффективности.
Система должна работать на собственном сервере предприятия, взаимодействовать с внутренними базами данных и 1С. Обработка видеопотоков, работа моделей ИИ и хранение производственных данных должны выполняться внутри инфраструктуры компании.
Обязанности
•Обследовать существующую систему видеонаблюдения, серверное оборудование и информационные системы предприятия.
•Спроектировать архитектуру решения и определить требования к камерам, вычислительным ресурсам и хранению данных.
•Подобрать, адаптировать и дообучить модели машинного обучения на данных предприятия.
•Реализовать распознавание деталей и изделий по визуальным признакам, отслеживание их перемещений внутри одной камеры и между разными камерами.
•Определить, какие детали можно надежно различать по внешнему виду, а для каких потребуется дополнительная маркировка.
•Создать базу событий: обнаружение объекта, время, производственный участок и история перемещений.
•Реализовать поиск детали по наименованию, артикулу или идентификатору с отображением последнего подтвержденного местоположения, времени обнаружения и соответствующего кадра.
•Связать результаты распознавания с номенклатурой, производственными заказами и другими учетными данными.
•Организовать обмен данными с 1С и внутренними базами предприятия через согласованные интерфейсы интеграции.
•Реализовать анализ наблюдаемых действий работников: выполнение производственных операций, длительность работ, ожиданий и простоев.
•Совместно с руководителями производства определить измеримые показатели эффективности с учетом типа операции, объема и качества выполненной работы.
•Разработать отчеты и графики по сотрудникам, сменам и производственным участкам.
•Организовать сбор и разметку видеоданных, проверку точности моделей и разбор ошибок.
•Развернуть систему на сервере предприятия, настроить мониторинг, разграничение доступа и сопровождение.
Требования
•Практический опыт разработки и внедрения решений на основе машинного обучения и компьютерного зрения.
•Уверенное владение Python, OpenCV и PyTorch или TensorFlow.
•Опыт решения задач обнаружения и распознавания объектов, трекинга и повторной идентификации между камерами: Object Detection, Multi-Object Tracking, Re-identification.
•Опыт подготовки наборов данных, обучения и дообучения моделей, оценки их качества на реальных данных.
•Опыт работы с IP-камерами и видеопотоками в реальном времени.
•Опыт локального развертывания моделей ИИ на серверах предприятия, работы с GPU и оптимизации производительности.
•Знание SQL, опыт работы с реляционными базами данных и разработки API.
•Опыт интеграции внешних систем с «1С:Предприятие 8» через HTTP-сервисы, OData или другие подходящие механизмы обмена.
•Навыки работы с Linux, Docker, Git, средствами журналирования и мониторинга.
•Умение оценивать техническую реализуемость задачи, требования к оборудованию и сроки внедрения.
•Готовность взаимодействовать с производственными специалистами, ИТ-службой и разработчиками 1С.
Будет преимуществом
•Опыт внедрения видеоаналитики на заводах, складах или логистических объектах.
•Опыт распознавания действий и анализа производственных процессов.
•Опыт работы с внешне похожими объектами, перекрытиями, изменением освещения и временной потерей объекта из кадра.
•Знание устройства конфигураций 1С и опыт доработки интеграционных механизмов.
•Опыт интеграции с ERP, MES, WMS и системами видеонаблюдения.
•Опыт совмещения компьютерного зрения с QR-кодами, штрихкодами или RFID.
•Опыт технического руководства проектом или командой разработки.
Ожидаемый результат работы
На первом этапе — работающий пилот на выбранном участке производства, развернутый на сервере предприятия:
•Распознавание согласованного набора деталей и отслеживание их перемещений.
•Поиск детали с отображением последнего подтвержденного местоположения и истории обнаружений.
•Обмен согласованными данными с тестовой базой 1С.
•Анализ выбранных производственных операций.
•Отчеты и графики по согласованным показателям.
•Оценка точности, частоты ошибок, скорости обработки и необходимых ресурсов для масштабирования.
Критерии приемки пилота определяются до начала внедрения. По результатам пилота — развитие системы и распространение на остальные участки завода.
Как откликнуться
Пришлите резюме и краткое описание реализованных проектов в области машинного обучения и компьютерного зрения. Укажите, какую задачу решали, за что отвечали лично, какие результаты получили и эксплуатируется ли решение в реальных условиях.
Отдельно просим указать опыт развертывания ИИ на собственных серверах заказчика и интеграции с 1С.
Условия работы
•Место работы: Московская область, г. Одинцово, ул. Транспортная, д.2.
•Формат работы: производство / гибридный.
•Занятость: проектная.
•Уровень дохода: заработная плата обсуждается с успешным кандидатом на собеседовании.
•Доступные ресурсы: серверное оборудование, камеры, поддержка ИТ-службы и разработчика 1С.
•Возможность влиять на архитектуру решения, выбор технологий и развитие проекта.
