СБЕР
Computer Vision (Data Science) инженер
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.
Описание вакансии
Мы – команда «Видеоаналитика» платформы SmartView, позволяющей обрабатывать видеопоток с более чем 300 000 камер видеонаблюдения. Основная задача нашей команды – разработка и внедрение AI моделей компьютерного зрения для нужд различных подразделений Сбера, использующих платформу. Мы разрабатываем как сами CV модели, так и платформенный функционал, обеспечивающий их работу, производящий постобработку модельных детекций, извлекающий дополнительные аналитики.
Обязанности
- анализ задач на разработку CV моделей, подбор архитектуры, формирование требований к данным
- работа с данными для обучения: анализ, сбор, оценка данных для обучения, подготовка инструкций для команды разметки, оценка качества разметки
- разработка, обучение моделей компьютерного зрения
- проверка качества работы моделей, принятие решений о доработках, дообучении
- взаимодействие с другими участниками команды (DevOps, backend dev) в части обеспечения взаимодействия модели с бек сервисами и разворачивания модели на тестовых и промышленных стендах
- мониторинг работы моделей на Пром: оценка качества, локализация false сработок, принятие решения о методе повышения качества, доработка или дообучение моделей
- сопровождение моделей в части показателей эксплуатации: анализ показателей производительности, наличия сбоев и т.п. Участие в расследовании инцидентов, выполнение регламентных работ в части повышения версий библиотек и т.п.
Требования
- опыт промышленной разработки CV моделей от 2 лет
- твердые знания в области архитектуры высоконагруженных систем, их компонентов и методов их интеграции: микросервисная архитектура, Docker, gRPC, REST, kafka, и т.д.
- уверенное знание Python (фреймворки AIOhttp, fastapi, triton), а также опыт работы с CV фрейморками (PyTorch, OpenCV, PIL)
- практический опыт обучения CV-моделей: детекторы (YOLO, DETR), классификаторы (ResNet, EfficientNet, ViT), опыт решения задач object detection, сегментации в реальном времени
- понимание базовых концепций deep…
Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.