← К каталогу
АР

Артамонов Леонид Вячеславович

ML-инженер / Data Scientist (сбор данных и обучение моделей)

ГибридУровень не указанАнапа, Россия1 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение28 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Анапа и ближайшие города: обязательны личные встречи и участие в записях в Анапе. Полностью удалённую работу не рассматриваем.

Ищем ML-инженера / Data Scientist для прикладного проекта по анализу движений человека. Нужен специалист, который поможет организовать сбор данных для обучения модели, подготовить обучающий набор, обучить модель и проверить её на реальных записях.

О проекте

Разрабатываем умный корсет с датчиками движения. Он должен изучать привычки человека, замечать длительные и повторяющиеся положения тела и давать персональные подсказки. Для обучения модели будем записывать видео одновременно с показаниями датчиков и готовить проверенную разметку. При обычном использовании корсет будет работать без камер. Сейчас готовим первый измерительный образец и собственную обучающую базу.

Что предстоит делать

  • Помочь в организации сбора данных для обучения модели: составить план записей, определить требования к участникам и условиям съёмки, согласовать порядок проведения сеансов и контроль качества материала.
  • Спланировать записи: какие движения и бытовые сценарии снимать, как синхронизировать видео и показания датчиков, как контролировать качество.
  • Участвовать в первых очных записях и испытаниях в Анапе, помогать находить ошибки сбора.
  • Организовать разметку, проверку и хранение данных, подготовить понятные правила для разметчиков.
  • Обучить и сравнить базовые модели распознавания движений по временным рядам датчиков.
  • Проверять качество на новых людях и отдельных сеансах, разбирать ложные срабатывания, пропуски и неоднозначные случаи.
  • Подготовить воспроизводимый код обучения и обработки, обученную модель и отчёт с результатами и ограничениями.

Что важно

  • Практический опыт машинного обучения на Python: NumPy, pandas, scikit-learn.
  • Умение готовить датасеты, находить ошибки разметки и корректно разделять данные для обучения и проверки.
  • Опыт с временными рядами, сигналами датчиков или распознаванием действий человека.
  • Умение объяснять…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU