Senior Computer Vision Engineer — Deep Learning для обработки изображений@ International Atomic Energy Agency
О позиции
Мы ищем Senior Computer Vision Engineer, который будет заниматься разработкой решений на основе глубокого обучения для обработки изображений. Ваша работа будет включать разработку и внедрение моделей компьютерного зрения для реального времени, что является ключевым аспектом в проектах Международного агентства по атомной энергии (IAEA).
Чем вы будете заниматься
- Разработка решений глубокого обучения для обработки изображений, включая свёрточные сети.
- Создание моделей для обнаружения объектов в реальном времени и сегментации изображений (например, YOLO, SAM).
- Работа с основными программными фреймворками AI, такими как PyTorch и TensorFlow, а также форматами моделей, такими как ONNX.
- Проектирование и реализация конвейеров обработки данных.
- Разработка сложных программных пакетов с использованием Python, применяя принципы программной инженерии.
Требования
- Опыт работы более 5 лет в разработке решений глубокого обучения.
- Опыт работы с моделями для реального времени и сегментации изображений.
- Знание основных AI программных фреймворков.
- Опыт проектирования и реализации конвейеров обработки данных.
- Опыт разработки REST API для интеграции в корпоративные решения.
- Знание систем контроля версий Git.
Будет плюсом
- Опыт работы с ClearML или аналогичными платформами для упрощения разработки и развертывания AI.
- Опыт работы с операционными системами Windows и Linux.
Что мы предлагаем
- Конкурентоспособная зарплата до 600 евро в день.
- Поддержка релокации в Австрию (Вена).
- Работа в международной команде с высококвалифицированными специалистами.
- Возможности для профессионального роста и развития.
- Доступ к современным технологиям и инструментам.
Вакансия предлагает интересные задачи в области компьютерного зрения и глубокого обучения. Однако, требования к опыту могут быть высокими для некоторых кандидатов.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание архитектур глубокого обучения, таких как свёрточные нейронные сети (CNN), с практическим опытом использования PyTorch и TensorFlow для разработки моделей компьютерного зрения.
Способность работать самостоятельно в удалённом режиме, обеспечивая высокую продуктивность и соблюдение сроков, а также умение эффективно управлять своим временем и ресурсами.
Опыт интеграции REST API для развертывания моделей глубокого обучения и понимание процессов обработки изображений в реальном времени, что позволяет быстро адаптироваться к меняющимся требованиям.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости AI/Big Data
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев