Middle ML и DL-разработчик

CVisionLab — разработчик наукоёмкого программного обеспечения в области компьютерного зрения и машинного обучения. В основе наших решений лежат передовые технологии разработки программного обеспечения, основанные на лучших DevOps и MLOps практиках, в качестве инфраструктуры используются облачные сервисы Google и Amazon, а под капотом – современные методы глубокого машинного обучения. Мы работаем над долгосрочными проектами – развиваем собственные облачные сервисы для анализа изображений и медицинских данных, а также активно участвуем в разработке продуктов для наших клиентов в таких областях, как:

• Анализ медицинских изображений.
• Системы контроля качества на основе технического зрения.
• Системы технического зрения для роботизированных комплексов.
• Интеллектуальное видеонаблюдение.
• Поиск изображений по визуальному подобию в больших фотоколлекциях, и др.

В связи с расширением проектов мы ищем в нашу дружную команду амбициозных и целеустремленных ML-разработчиков, которые ценят не только математическую красоту нейронных сетей, но и разделяют трепетное отношение к технологичному деплою моделей в продакшен и эксплуатации сетей в изменяющейся внешней среде.

Своим сотрудникам мы предлагаем конкурентную заработную плату (белую и пушистую!), возможность совмещать работу из дома с работой в уютных офисах в Таганроге и Ростове, печеньки за счет компании. Задачи у нас сложные, и мы уже сломали себе голову над их решением:) Если вам такое по духу – добро пожаловать в круг единомышленников!

Что мы ожидаем от кандидата

• Опыт работы инженером программного обеспечения от 2 лет.

• Уверенное знание одного из популярных фреймворков для глубокого машинного обучения (PyTorch, TensorFlow, MxNet).

• Опыт разработки на Python в контексте задач машинного обучения, подготовки и анализа данных.

• Уверенное знание библиотек numpy, matplotlib, scikit-learn, scipy.

• Опыт разработки на Unix-подобных системах.

• Инициатива в выборе способа решения поставленных задач.

• Хорошее знание английского языка на уровне, достаточном для общения с иностранными коллегами (Intermediate+).

Будет плюсом

• Опыт разработки для облачных систем, знание Docker и микросервисных архитектур.

• Опыт в решении задач компьютерного зрения на основе сверточных сетей.

• Уверенное знание фреймворков для тестирования.

• Опыт разработки многопоточных приложений.

Проекты, над которыми будем работать

• Обучение детектора объектов, добавление новых типов объектов. Включает работу с несбалансированной выборкой, подбор гиперпараметров обучения. Для модели детектора также необходимо выполнить квантизацию двумя методами: post-training и quantisation aware training.

• Работа с моделью для семантической сегментации: портирование обученной модели с фреймворка MxNet на PyTorch, дообучение на новых данных, исследование альтернативных архитектур модели в условиях жёстких требований к быстродействию.

Как устроен наш процесс найма

Все начинается с небольшого удаленного интервью с HR-специалистом, в рамках которого мы уточняем базовые моменты, необходимые для работы, и рассказываем о наших проектах. Далее мы обычно предлагаем выполнить небольшую тестовую задачу (а-ля обучить классификационную модель на коллекции MNIST), и приглашаем кандидатов на финальное интервью с техническим директором и одним из техлидов компании. В рамках интервью будем разбирать решение тестовой задачи, поговорим об особенностях языка Python, пройдемся по азам алгоритмов и структур данных, и с удовольствием ответим на все ваши вопросы о компании, команде, наших проектах и работе у нас.

Что дальше

Работа в нашей компании начинается с погружения в принятые у нас технологии разработки и ведения проектов. Первые пару недель отведены на ознакомление с нашим workflow в плотном взаимодействии с техническим директором и техлидами компании.

Спасибо, что дочитали до конца;) Присоединяйтесь к нам – будет интересно!

Сфера деятельности:

Разработка программного обеспечения