ML инженер

О проекте:

Мы разрабатываем интеллектуальные системы на базе современных embedded-платформ и алгоритмов машинного обучения для задач восприятия окружающей среды и управления роботизированными комплексами. Команда занимается созданием систем мультимодальной детекции, объединяющих данные с оптических сенсоров, аудиосистем и других источников информации.

В рамках проекта разрабатываются ML-модели для обнаружения, классификации и анализа объектов по изображениям, звуковым сигналам и различным признакам среды. Полученные данные используются для принятия решений системой управления и взаимодействия с исполнительными механизмами.

Обязанности:

• Разработка, обучение и оптимизация моделей машинного обучения для задач компьютерного зрения и обработки аудиосигналов.

• Создание алгоритмов оптической детекции: обнаружение объектов, анализ контуров, движения, контраста, текстур и других визуальных признаков.

• Разработка моделей для обработки звуковых сигналов: детекция событий, классификация источников звука, выделение полезных сигналов на фоне шумов.

• Подготовка и обработка датасетов: сбор данных, разметка, аугментация, анализ качества выборок.

• Настройка и оптимизация нейросетей для работы в режиме реального времени на embedded-платформах (NVIDIA Jetson и аналогичные системы).

• Интеграция ML-моделей с программным обеспечением системы сбора данных и управления исполнительными механизмами.

• Проведение экспериментов, оценка качества моделей, поиск и устранение ошибок детекции.

• Оптимизация производительности моделей с учетом ограничений вычислительных ресурсов и требований к задержкам.

Требования:

• Образование в области машинного обучения, компьютерных наук, математики, робототехники, электроники или смежных направлений.

• Опыт разработки и внедрения ML-моделей от 2 лет.

• Уверенное владение Python.

• Опыт работы с ML-фреймворками: PyTorch и/или TensorFlow.

• Понимание принципов работы нейронных сетей для задач компьютерного зрения и обработки…