Аналитик данных/Middle Data scientist (Computer Vision)

Требуемый опыт работы: 1–3 года

Полная занятость, полный день

Северсталь
4,0
Открытый
Показывает отзывы от сотрудников
Топ-50
Рейтинга работодателей hh.ru
Победитель
Премии HR-Бренд

Москва

Измерительная система — это программно-аппаратный комплекс, состоящий из различных датчиков, программного обеспечения, нейронных сетей и моделей. Данные с компонентов системы поступают в её головной компьютер, где оператор может получить информацию о состоянии объекта, результатах измерений. Измерительные системы, разработанные «Северсталью», уже испытаны на собственных производствах компании. Эти эффективные решения компания готова адаптировать под задачи заказчика.

В связи с расширением команды мы находимся в поиске Middle Data scientist (Computer Vision).

Некоторые наши проекты:

  • Системы видеоинспекции- поверхности металлопроката, которые обеспечивают определение и классификацию дефектов с помощью видеокамер, машинного зрения и нейросетей;
  • Системы измерения геометрических параметров и формы продукции с помощью лазерных триангуляционных датчиков позволяют измерять длину, ширину и толщину продукции, её планшетность и серповидность либо комплекс параметров;
  • Датчики промышленного интернета вещей, с помощью которых можно предотвратить травмирование продукции при погрузочно-разгрузочных работах.


В твои обязанности будет входить:

  • Участие в анализе и проработке бизнес требований;
  • Контроль технической стороны процесса разметки изображений внешними и внутренними ресурсами;
  • Обучение CV модели (object detection, object tracking, object classification, segmentation);
  • Доведение своей рисерч модели до состояния MVP и вносить доработки по результатам пилотирования;
  • Вывод решения в продакшн, поэтому помимо тренировок сеток специалист будет заниматься следующими задачами:
    · выбирать оптимальный дизайн решения для задачи
    · проводить trade-off между качеством и скоростью
    · оптимизировать работу алгоритмов в зависимости от условий работы (on edge, прунинг, квантизация)
  • Тестирование в наших задачах SOTA решения и прикручивание их в прод, где это осмысленно;
  • В ситуациях, где данных для обучения классических моделей недостаточно, находить нестандартные решения.

Основные требования:

  • Хорошие знания Python и умение писать на нем качественный и понятный код;
  • Классический ML - кластеризация, классификация, регрессия и тд. Стек sklearn, numpy, pandas, xgboost/lightgbm;
  • Знания методов математической статистики и теории вероятностей. Знание базовых алгоритмов машинного обучения, хорошее понимание основ DL;
  • Теоретические знания методов DL и оптимизации (основные концепты + более углублённые знания в CV с упором на детекцию и сегментацию + основные метрики в задачах CV);
  • Знание хотя бы одного из фреймворков по глубокому обучению TensorFlow\PyTorch;
  • Хорошее понимание основ классического компьютерного зрения (базовые морфологические операции, Discrete Fourier Transform, Hough transforms, Sobel derivatives);
  • Опыт работы с задачами object detection, segmentation, classification;
  • Опыт работы с OpenCV;
  • Опыт автоматизированного сбора и разметки данных, опыт работы с CVAT;
  • Умение читать, понимать, имплементировать статьи по компьютерному зрению;
  • Умение решать задачи по CV без больших данных.
  • Теоретическая подготовка в области RL и опыт использования алгоритмов RL

Будет плюсом:

  • Опыт работы с Linux;
  • Знание Docker, Docker Compose;
  • Опыт работы с разными видами сенсоров в области машинного зрения (камеры, радары, лидары и т.д.);
  • Знакомство с GANами, attention-механизмами, архитектурами типа encoder-decoder, знакомство с semi- и unsupervised learning, знания в области NLP, а также опыт реализации кастомных архитектур;
  • Огромным плюсом будут навыки в оптимизации скорости инференса DL-моделей с кастомной архитектурой на CPU и GPU, а также опыт работы с TorchScript, TensorRT, ONNX, конвертацией моделей между фреймворками, etc.;
  • Опыт разработки и деплоймента DL-проектов;
  • Знание английского на уровне, достаточном для комфортного чтения статей и блогов;
  • Профиль на kaggle (необязательно).

Мы предлагаем:

  • Мощную команду профессионалов;
  • Дополнительную мотивацию в виде годового бонуса, социальный пакет и скидки от партнеров;
  • Развитие нон-стоп. Мы вкладываемся в людей как в самое дорогое. Создаем авторские учебные курсы. Привлекаем внешних экспертов и наставников.
  • Гарантии стабильности. Трудоустраиваем по ТК РФ. Зарплата выплачивается 2 раза в месяц и регулярно индексируется. Есть ДМС со стоматологией с первого рабочего дня. Работаем по бессрочному договору.
  • Возможность работы удаленно или в г. Череповце.

Мы создали привлекательную среду, в которой сотрудники быстрее достигают результатов. Присоединяйтесь!

Ключевые навыки

Python
SQL
MS SQL
Английский язык
PostgreSQL

Задайте вопрос работодателю

Он получит его с откликом на вакансию

Где располагается место работы?Какой график работы?Вакансия открыта?Какая оплата труда?Как с вами связаться?Другой вопрос

Вакансия опубликована 22 мая 2023 в Москве

Отзывы о компании

4,0очень хорошо
Оценка Dream Job

79%

Рекомендуют
Ваши отзывы помогают людям принимать взвешенные карьерные решения
Оставить отзыв

Что говорят сотрудники

Преимущества и льготы
  • 370
    Своевременная оплата труда
  • 307
    Оплата больничного
Отзыв сотрудника
Декабрь 2020
После прошлых работ обрадовала зп, сизы выдаются, больничные оплачиваются Мастеров подбирают по походящим качествам, заметил такое, неплохо Физические перегрузки имеются (бывает на ногах по 5 и более часов, вообще не садишься), страшного нет, привыкаешь Аппараты с газировкой радуют В основном все хорошо Карьерный рост — на моей должности не предусмотрен в значительной мере, ничего сказать не могу по этому поводу, поставлю 4 звезды.
Войдите, чтобы увидеть все отзывы
Войти

Похожие вакансии

Data Scientist

до 210 000 руб.
Москва, Дмитровская и еще 2 
Опыт от 1 года до 3 лет
Использовать методы machine learning для улучшения существующих подходов системы предиктивной аналитики оборудования и оптимизации технологических процессов. Анализировать эффективность существующих вычислительных...
Хорошая математическая подготовка: теория вероятностей, статистика, методы и алгоритмы machine learning. Опыт разработки библиотек на Python. Продвинутый уровень владения tensorflow...
Опыт от 3 до 6 лет
Разработка и оптимизация алгоритмов компьютерного зрения для обработки изображений и видео. Обучение и тюнинг моделей машинного обучения, связанных с компьютерным...
Опыт работы с алгоритмами компьютерного зрения и машинного обучения не менее двух лет. Знание основных методов и библиотек компьютерного зрения...
Опыт от 1 года до 3 лет
Можно из дома
Использовать алгоритмы машинного обучения для решения бизнес-задач. Исследовать данные с целью получения новых признаков клиентов. Разрабатывать требования для сбора...
Опыт использования и внедрения алгоритмов машинного обучения. Знание базовых алгоритмов и структур данных, понимание плюсов и минусов. Уверенное знание математической...
Опыт от 3 до 6 лет
Проводить исследовательскую работу по поиску и реализации нейросетевых алгоритмов. Создавать и реализовывать дизайн экспериментов по обучению моделей. Участвовать в процессах...
Успешный профессиональный опыт решения задач в области анализа аудио и текстовых данных не менее 2 лет. Математический бэкграунд, знание основ...
Опыт от 3 до 6 лет
Построение цифровой деформируемой 3d модели лица по данным фотограмметрии. Разработка функций для обработки 2d и 3d изображений...
Профильное высшее образование. Опыт в Computer Vision от 5 лет, желателен опыт работы с библиотекой имеющей функционал для детекции точек...
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Развивать архитектуру проекта. Писать код на Python, который будет исполняться на встраиваемых системах, работающих в реальном времени, и дебажить его.
Опыт построения и развития архитектуры проекта. Знание популярных нейросетевых архитектур, применяющихся в области computer vision, и понимание метрик для оценки...