
Специалист Computer Vision/ Senior Data Scientist Ecology, Москва.
▷ Работодатель: KALABI
(профиль,отзывы)
💰 From 280000 RUR. | Режим: office |
10
* This listing is inactive or archived *
О компании
Цель KALABI – помочь средним и крупным организациям расти быстрее за счёт внедрения новых технологий, пригодных для реальной корпоративной среды со всеми её нюансами. Мы специализируемся на разработке распределённых приложений и корпоративном блокчейне, компьютерном зрении и машинном обучении, автоматизации логистики и кибербезопасности.
Например, наше решение по идентификации особей животных используется для экологического мониторинга в Арктике, а наша система управления договорными отношениями и расчётами, адаптированная под железнодорожную перевозку нефтепродуктов, стала первым коммерчески успешным и реально используемым внедрением корпоративного блокчейна в России.
Продукт, который предстоит развивать
Система экологического мониторинга для отслеживания состояния конкретных экосистем. Основная функциональность — идентификация и учёт индивидуальных особей конкретного вида, их передвижений, состояния, групповой динамики и иных характеристик.
В основе системы лежит набор созданных нами моделей машинного обучения и компьютерного зрения для идентификации особей животных разных видов на фотографиях (например, конкретных осьминогов/бабочек/китов/скатов).
Конкретный проект, в котором с нуля разрабатывается всё кроме базовых моделей, — система идентификации и учёта серых китов. Особенностью проекта является большой объём загружаемых в систему фото/видео-материалов с кораблей/экспедиций и необходимость работы с инструментами data engineering.
Чем предстоит заниматься
- Решать различные задачи с помощью ML-инструментов (в данный момент задачи Computer Vision);
- оценивать сроки и пути решения конкретного запроса клиента, заниматься предобработкой данных, построением моделей для автоматической разметки;
- проводить статистический анализ, строить модели для распознавания изображений (классификация, идентификация) и других задач в будущем;
- взаимодействовать с командой, обсуждать архитектуру и особенности внедрения модели;
- общаться с клиентами, обсуждать решения, помогать в составлении требований и оценке технического задания;
Что потребуется от Вас
- уверенные знания высшей математики и мат.статистики;
- знание языка python, опыт работы с библиотеками: pandas, numpy, scipy, opencv, scikit-learn, scikit-image, xgboost/lightgbm, tensorflow, pytorch, torchvision, matplotlib/plotly;
- опыт построения как собственных Deep Learning архитектур с нуля (pytorch, tensorflow), так и Transfer Learning с помощью SOTA моделей;
- знание “классических” моделей ML, умение переключиться на менее требовательные модели в зависимости от задачи;
- полное понимание процесса обучения модели, знание методов оптимизации, понимание различия между конкретными архитектурами;
- навык использования Git и владение Linux-системами;
- навыки сбора и анализа технической информации, умение быстро вникать в новые технологии и предметные области, системность мышления;
- умение решать задачи в заявленный срок, внимательно гуглить и обобщать информацию, вовремя сообщать о проблемах.
Что мы даём
1. Рабочий процесс
- На выбор предоставляем ноутбук или стационарный компьютер и монитор;
- работаем в связке GitLab (есть CI/CD с pipeline'ами) + Jira + Confluence, общаемся через Telegram, макеты UI/UX в Figma;
- возможность выбора технологий в новых проектах (обычно используем DDD / CQRS / Event Sourcing по собственным гайдлайнам).
2. Условия
- удалённая работа (при желанию можно посещать офис);
- полный рабочий день с гибким графиком: важно быть доступным для коллег примерно с 13 до 16 часов по Москве по рабочим дням, а в остальном — когда удобно;
- белая зарплата с периодическим пересмотром, есть возможность получения проектных или общих премий;
- ДМС со стоматологией (членов семьи можно оформить с большой скидкой) и полис для выезжающих за рубеж;
- обучение используемым технологиям, оплачиваемые курсы и возможность участвовать в конференциях;
- адекватное позитивное руководство (все с техническим или исследовательским бекграундом) и хороший коллектив.
3. Офис
- 4 минуты пешком от м. Сухаревская и 10 минут от Сретенского Бульвара, Тургеневской или Красных Ворот;
- круглосуточный доступ, зоны отдыха, просторные рабочие места, качественный кофе, перекусы и прочие мелочи;
- отличная инфраструктура центра Москвы (более полутысячи кафе и ресторанов в 20 минутах пешком, медцентры, услуги и многое другое).