Информационная поддержка принятия решений при управлении морскими проектами
Москва • От 10 до 100 сотрудников
Ученый по данным • Data Scientist
Апрель 2022 — Июнь 2023 (1 год и 3 месяца)
Анализ (EDA) и обработка космических снимков видимого диапазона, SAR-снимков и спектральных снимков
Разработка модели семантической сегментации SAR-снимков для классов морского льда (computer vision: Unet, Vision Transformers)
Разработка микросервиса для расчета дрейфа льда по двум снимкам (алгоритм трекинга, opencv)
Работа с данными реанализа для толщин льда, обучение модели для прогноза толщин на 72 часа (CNN + LSTM)
Работа с библиотеками: PyTorch, OpenCV, NumPy, Pandas, scikitlearn, skimage, Matplotlib, Plotly
Работа с GeoTIFF, библиотеки: GDAL, geotiff, rasterio
Сборка docker-контейнеров для микросервисов и для создания изолированного фиксированного окружения для экспериментов, написание Dockerfile и docker-compose, Makefile
Использование систем контроля версий (git)
Исследование релевантных статей
Выступление на конференции с докладом о проделанной работе (ИКИ РАН)
Подготовка отчетов по проделанной работе и презентация результатов работы для стейкхолдеров
Исследование нейросетей, связанных с обработкой данных с LIDAR
Использование нейросетей для обработки и генерации изображений и видео (StyleGAN, StyleTransfer, Upscale, Deepfake и др.)
Исследование и воиспроизведение существующих проектов и адаптация для использования
Исследование релевантных статей
Процедурная генерация синтетических данных для обучения (симуляция сканирования с помощью LIDAR)
Написание скриптов (Python, bash)
Работа с библиотеками: PyTorch, TensorFlow, NumPy, Pandas, Matplotlib, OpenCV, Open3D
Использование систем контроля версий (git, dvc)
Сборка docker-контейнеров для микросервисов и для создания изолированного фиксированного окружения для экспериментов, написание Dockerfile и docker-compose