ML инженер / разработчик

Мы - сервис распознавания изображений, который в режиме реального времени распознает миллионы изображений каждый день.

Две основные задачи сервиса: распознавание текстов и классификация объектов на изображениях и мы стремимся повышать качество и скорость этих процессов.

Став частью нашей команды, вы сможете применить ваши знания и опыт в машинном обучении для решения интересных и необычных задач.

Вам предстоит:

• разрабатывать, совершенствовать и оптимизировать системы распознавания текстов и классификации изображений;
• проводить эксперименты, искать лучшие методы и алгоритмы, генерировать идеи;
• внедрять результаты своей работы в продакшн.

Идеальный кандидат:

• уверенно владеет Python и фреймворками для ML (Tensorflow, OpenCV, Theano, Pandas, NumPy, scikit-learn, и т.п.);
• хорошо ориентируется в методах и алгоритмах машинного обучения, следит за трендами в этой области;
• знает что это за звери DNN, RNN, LSTM, CNN, R-CNN, и как их можно скрещивать;
• не побоится прикрутить к своему коду веб-сервер, который будет быстро и эффективно обрабатывать запросы;
• умеет читать и понимать документацию и статьи на английском;
• умеет самостоятельно искать методы решения поставленных задач;
• способен развернуть требуемое окружение и задеплоить результат в продакшн.

Не уверены что вы тот самый идеальный кандидат? 

Смело откликайтесь, рассказывайте о своем опыте в ML, хвастайтесь своим кодом на GitHub,  рассказывайте, какие задачи приходилось решать и как вы находили их решение. Возможно, вы именно тот, кого мы ищем.

• удалёнка (если уж очень захочется, можно и в офис);
• полная занятость, 8-часовой рабочий день (по выбору от 9-18 до 11-20 МСК);
• стабильная заработная плата с привязкой к доллару, выплачивается 2 раза в месяц;
• оплачиваемый отпуск 28 календарных дней;
• полное отсутствие бюрократии.

Мы считаем, что стоит сразу показать, какие задачи вам придется решать, поэтому просим вас выполнить следующее тестовое задание:

В архиве вы найдете 39102 изображения, с искаженным текстом, прикрытым визуальным мусором. Там вы найдете файл data.csv, в котором приведено соответствие имени изображения и текста на изображении.

От вас требуется:

1. Создать нейронную сеть и обучить ее распознавать текст на изображении, используя предоставленные данные. Постарайтесь достичь максимальной точности.
   
2. Продемонстрировать свой код и результаты работы сети. 

Присылайте нам результаты выполнения задания,  а также свое резюме, ссылку на профиль в github и все, что посчитаете нужным. Пообщаемся онлайн, обсудим тестовое задание, ответим на все ваши вопросы.
Вторым этапом станет еще одно, уже оплачиваемое задание, успешное выполнения которого покажет, что нам с вами точно по пути.