ML-аналитик (CV) — ЭДС

Современная и высокотехнологичная компания, занимающаяся разработкой высоконагруженных систем и приложений, прикладного ПО и продуктов в области искусственного интеллекта, нейронных сетей и машинного обучения в поиске ML-аналитика в области Computer Vision.

Обязанности:

• Исследования и мониторинг

- Мониторинг SOTA-решений в CV (PapersWithCode, arXiv, CVPR/ICCV);

- Анализ архитектур конкурентов (через публикации, патенты, открытые репозитории);

- Анализ демо / презентаций конкурентов и технический разбор;

- Поиск и бенчмаркинг открытых датасетов по запросу от ML-инженеров.

• Аудит данных

- EDA датасетов: анализ дисбаланса классов, различных значимых распределений (сезонность, время суток и т.д.);

- Анализ качества разметки: поиск ошибок, проблемных мест, предложения по изменению классов / правил разметки;

- Gap-анализ: сравнение доступных данных с требованиями целевых сценариев (domain gap analysis).

• Поддержка команды

- Разработка инструментов визуализации статистики датасетов (дашборды качества данных);

- Автоматизация отчетности по метрикам моделей (сравнение версий моделей по классам);

- Ведение технической документации.

Требования:

• Способность извлекать технические инсайты из визуальных материалов (анализ артефактов в демо-видео, понимание "как это работает" по внешним проявлениям);

• Навыки системного мышления: умение оценивать идеи не только с точки зрения технической новизны, но и с учетом имеющихся данных и инфраструктуры;

• Уверенное владение Python (pandas, numpy, matplotlib, opencv) для анализа данных и прототипирования;

• Глубокое понимание метрик Computer Vision (mAP, IoU, F1-score, MOTA/MOTP) и принципов оценки качества моделей детекции и трекинга;

• Опыт работы с форматами данных (COCO, YOLO, VOC) и инструментами разметки (CVAT, LabelStudio);

• Умение читать и анализировать научные статьи (arXiv, CVPR, ICCV) и техническую документацию;

• Понимание ограничений edge-устройств и мобильных платформ (оптимизация моделей, квантизация, работа с ограниченными ресурсами);

• Технический английский (чтение и анализ первоисточников).

Будет плюсом:

• Опыт работы с видеоаналитикой в сценариях с высокой динамикой (движущиеся камеры, сложные условия съемки);

• Понимание аппаратных архитектур (Jetson, мобильные процессоры, NPU) и их влияния на выбор алгоритмов;

• Опыт в технологическом консалтинге, стратегическом анализе или research-ролях;

• Знание методов синтетической генерации данных (simulation, domain randomization);

• Базовое понимание MLOps и жизненного цикла ML-моделей (версионирование данных, A/B тестирование).

Условия:

• Работа в аккредитованной IT компании;

• Оформление в соответствии с ТК РФ (белая ЗП, выплаты больничных и отпускных);

• Премия по результатам работы за месяц/год;

• ДМС-получение услуг в соответствии со стажем работы в компании;

• Оплата такси до офиса и обратно (до 30 тыс. в месяц);

• Организованное питание (обед, ужин – все вместе 150 руб./день) на территории компании;

• Комфортные условия труда (современные ПК, два монитора, дооснащение по просьбе сотрудника);

• Дополнительные выплаты при важных событиях в жизни (рождение ребенка, свадьба и тд);

• Подарки к праздникам для детей;

• Путевки в детские лагеря;

• Компенсация затрат на переезд в г. Ижевск, материальная помощь при аренде жилья.