Data Scientist (Computer Vision)

СофтТелематика — российский разработчик интеллектуальных телематических систем и транспортно-логистических платформ.

• Создаем системы управления дорожным движением и весогабаритного контроля, платформы управления логистикой и транспортом.
• Наши интеллектуальные системы управления дорожным движением и сервисы для мониторинга транзитных перевозок успешно внедряются как в России, так и в зарубежных странах (Индия, Индонезия, Китай).
• Разрабатываем и внедряем системы взимания платы на автомобильных дорогах классического барьерного типа и типа «Свободный поток».
• Создаём сервисы, которые собирают и обрабатывают телеметрию объектов дорожной инфраструктуры и бортовых устройств, встраиваемых в автомобили, для взаимодействия систем класса v2x.

Сейчас нам очень нужен специалист по машинному обучению в команду центра "Компьютерное зрение".

Задача: принять участие в создании нового продукта, разрабатывать решения для интеллектуальной контрольной инфраструктуры, систем управления «умной» дорогой (Smart Roads) и  «умного» города (Smart City) на основании данных от камер наблюдения (Computer Vision).

Если конкретнее, то:

• анализировать большие объемы данных, оценивать качество датасетов, искать и исправлять аномалии;
• поддерживать и улучшать уже разработанные сервисы и модели;
• разрабатывать математические модели для решения практических задач по компьютерному зрению;
• разрабатывать, внедрять и поддерживать модели машинного обучения;
• документировать разработанные алгоритмы.

Кто нужен: мы ищем человека, который на “ты” с  алгоритмами машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация), особенно для задач компьютерного зрения (обнаружение объектов, рематчинг объектов, распознавание). 

Наш будущий коллега - профессионал уровня Middle - имеет опыт в области Computer Vision (распознавание ГРЗ, ДТП, классификация марок и моделей ТС и т.п.). Хакатоны и учебный опыт тоже считаются. Но важно уметь применять теорию machine learning в практических задачах. Также пригодится знание SQL и опыт работы с БД.

Имеет опыт работы с такими подходами, как: 

• Классификаторы: Resnet -*,DenseNet, MobileNet, GhostNet,...
• Детекторы: Faster-RCNN, tinyYolo, YOLOv3/v4,...
• Нахождение ключевых точек
• Посторонние векторов-признаков (embedding)
• Разворачиванием моделей с использованием ONNX, TensorRT и т.д.

Хорошо также иметь практический опыт решения задач, связанных с:

• Онлайн-обработкой потокового видео с IP-камер;
• Детектированием объектов в видеопотоке;
• Трекингом объектов;
• Распознаванием / классификацией / фильтрацией объектов;
• Выделением атрибутов / извлечением признаков / поиском в пространстве признаков;

При этом важно иметь опыт не только использования существующих нейросетевых решений, но и создания своих (на базе существующих или с нуля).

Как мы понимаем, для такого спеца полезно иметь высшее математическое образование, знать (и желательно понимать!) теорию вероятностей, мат. статистику, методы оптимизации и т.п. 

Зачем тебе к нам:

• за конкурентным доходом (зарплата пересматривается, плюс есть годовой бонус), финальную цифру оффера обсуждаем с успешным кандидатом индивидуально;
• за гарантированно сложными и нетривиальными задачами (будет, чем похвастаться);
• за комфортом:  у нас нет бюрократии, проводим собеседование в 1 этап и быстрый фидбек, гибкое начало рабочего дня (можно хоть в 11) и нет дресс кода;
• за развитием: интересные митапы и конференции, обучение английскому в офисе;
• за заботой: докупаем нужную технику для работы, даем дополнительные 3 дня к отпуску и расширенный пакет ДМС;
• за адекватным руководством, открытым к диалогу;
• за местом в удобном офисе (7 минут от метро Савеловская).

Хочешь обсудить вакансию и оставить отклик? 
Тогда пиши мне (телеграм @tidgybronks) или оставляй свои контакты в сопроводительном письме.
Оперативно назначим и проведем одноэтапное техническое интервью, а потом быстро дадим фидбек.