Detection يصمد أمام كاميرات حقيقية
Bounding boxes وclasses وthresholds كعمل منتج، لا notebook YOLO يعمل فقط على مجلد عينات المهندس.
Computer Vision · Detection · OCR · Imaging
مهندسو computer vision الذين يسلّمون على صور حقيقية، لا عينات
توظيف computer vision ليس «شخصاً شغّل notebook YOLO». مهندسو iQud يسلّمون detection وOCR وimaging intelligence تصمد أمام كاميرات حقيقية وإضاءة حقيقية وdataset التالي، لا demo يعمل فقط على مجلد عينات المهندس.
- Detection وOCR على مدخلات حقيقية
- Imaging intelligence في workflow
- Eval وserving بعد notebook
- أول PR في نحو أسبوع
إشارات تسليم computer vision
- 5 يالوقت المعتاد حتى أول pull request
- CVصور حقيقية، لا demo مجلد عينات
- OCRDetection وextraction كعمل منتج
- 2 أإيقاع sprint مع مراجعة صور
مقاعد computer vision التي نغطيها فعلاً
«Computer vision» ليس مهنة واحدة. نطابق سطح المنتج الذي تحتاجونه، نفس الـ stacks خلف صفحات Computer Vision وML Development وMLOps في iQud.
01 02 OCR وimaging للمستندات
Extraction من scans وphotos وforms مملوكة في المستودع، لا script Tesseract one-shot لا أحد يعيد تدريبه بعد الإطلاق.
03 Imaging intelligence في الرعاية الصحية والمؤسسات
Analytics بصرية في workflow (جودة وخصوصية ومراجعة)، لا demo يعمل فقط على laptop GPU واحد.
04 Serving وeval بعد notebook
Inference وlatency وحالات فشل مملوكة كعمل منتج: حتى لا يصارع feed الكامéra التالي أوزان الربع الماضي.
05 MLOps يعيش معها المهمة التالية
Datasets وversioning وmonitoring كعمل مملوك، لا شريحة «سنُنتج لاحقاً».
06 متى مقعد GenAI أو AI / ML مختلط أو Python API أفضل
Chatbot RAG أو mix training-NLP أو أسطول FastAPI بلا صور يريد توظيفاً مختلفاً. نقول ذلك في intro بدلاً من فرض مقعد vision فقط.
أدوات يفتحونها من اليوم الأول
كل بلاطة صفحة تقنية أو خدمة iQud. الشريط أدناه stack computer vision الذي يسلّمه هؤلاء المهندسون (OpenCV وYOLO وPyTorch وTensorFlow وأدوات serving حولها)، لا LangChain وchatbots ولا catalog AI / ML كاملاً.
من مكالمة intro إلى PR مدمج
توظيف computer vision يجب أن يسلّم detector أو مسار OCR أو eval على صوركم، لا شهرين مسرح onboarding بينما مجلد العينات مجرد إشاعة.
1 رسم فجوة computer vision
Detection vs OCR vs analytics صور، جاهزية بيانات، seniority، ساعات التداخل، وما يعني «منجز في 30 يوماً» على مدخلات حقيقية.
2 قائمة مختصرة لمهندسين حقيقيين
نطابق متخصصي CV المتاحين مع موجزكم ونشارك عمل detection أو OCR أو imaging intelligence ذي صلة.
3 أنتم تجريون المقابلة
قابلوا من سينضم إلى standup. تحققوا كيف يتحدث عن فشل إضاءة أو false positive وآخر model امتلكوه فعلاً خارج notebook.
4 أول sprint في أدواتكم
وصول للمستودع ومسارات صور وأول pull request: عادة خلال أسبوع بعد الموافقة.
ابدأوا بمقعد واحد. كبروا إذا قال backlog ذلك.
معظم العملاء يدمجون مهندس computer vision واحداً أولاً. زوج أو split سطح فقط عندما يحتاج العمل ذلك فعلاً.
مهندس مدمج واحد
متخصص CV ينضم إلى squadكم ويتبع lead ويعمل في طقوسكم.
الأفضل لـسد فجوة detection أو OCR دون عملية vendor جديدة
مقعد computer vision مخصص
مالك ثابت للdetector أو مسار OCR أو pipeline imaging، مع مراجعة senior في sprint.
الأفضل لـمنتج يحتاج مالك vision باسم
مبادرة computer vision محددة
شريحة محددة: أول detector إنتاجي أو مسار extraction OCR أو workflow imaging بعقود قيد الحركة.
الأفضل لـمعلم يمكن الإشارة إليه لا research bench مفتوح
أسعار توظيف computer vision مكتوبة
طريقتان لتغطية مهندس computer vision. بالساعة للذروات والتذاكر المحددة. مقعد شهري مخصص إذا أردتم أحدهم في standup كل يوم، بسعر فعلي أقل من ترك الساعة تدور.
توظيف بالساعة
٨٠ ر.س./ ساعة
سعة computer vision مرنة لذروات ميزات وevals وتذاكر محددة. تدفعون ساعات العمل فقط.
- نفس مهندسي computer vision كمقعد شهري
- الأفضل للoverflow أو إصلاح detector أو release واحد
- بدء سريع، إيقاف عند انتهاء الذروة
- فوترة على ساعات فعلية، لا retainer
أفضل قيمة
توظيف لشهر
٧٬٥٠٠ ر.س./ شهر
مهندس computer vision باسم في sprintكم: نحو 160 ساعة سعة imaging intelligence مخصصة، مع مراجعة senior في الإيقاع.
شهر كامل بـ ٨٠ ر.س. هو ١٢٬٨٠٠ ر.س.. هذا المقعد ٧٬٥٠٠ ر.س..
- مهندس باسم في المستودع ومسارات صور وstandup
- عمل detection أو OCR أو imaging في نفس engagement
- شهر بشهر. لا التزام سنوي.
- أرخص من نفس الساعات بـ ٨٠ ر.س.
أسعار لمهندسي computer vision مخصصين (detection، OCR، imaging intelligence، serving إنتاجي). مزيج seniority والتداخل يُؤكَّد في intro. لا نسعّر stack لا نسلّمه أصلاً.
لماذا فرق المنتج تغطي computer vision هنا
مطور CV متوسط ينتج notebook يعمل على مجلد عيناته. هؤلاء المهندسون ينتجون ميزة تصمد أمام كاميرات حقيقية وإضاءة حقيقية وreleaseكم التالي.
عمل منتج لا «من يستطيع تشغيل notebook YOLO»
يعيشون في false positives والإضاءة ولماذا جاء miss الأسبوع الماضي من distribution shift كان يجب أن يملك check خاصاً.
مستودعكم وصوركم وساعاتكم
تداخل GIFT City مع أوروبا والولايات المتحدة. مراجعات الصور مباشرة عندما leads متصلون.
عيون senior على sprint
سرعة mid-level دون دين model بلا إشراف. المراجعة جزء من engagement لا SKU إضافي.
عشرة عملاء في الربع، عن قصد
لا ندير bench دوّار. السعة محدودة ليكون المهندس الذي تقابلونه هو في standup.
أسئلة توظيف computer vision
ابدأوا بواحد. معظم العملاء يدمجون مهندس CV senior أو mid ثم يضيفون زوجاً إذا برّر backlog detection أو OCR أو imaging ذلك.
الثلاثة عندما يكون عمل منتج. مقعد detection يملك boxes وclasses وthresholds. مقعد OCR يملك extraction من scans وphotos. مقعد imaging يملك analytics بصرية في workflows صحة أو مؤسسات. نختصر فقط مهندسين على stacks نسلّمها أصلاً.
ذلك توظيف GenAI أو توظيف AI / ML أو توظيف Python، لا هذا المقعد vision. قولوا ذلك في intro ولن نفرض ملف detector على brief RAG أو API-only.
بعد رسم الدور وموافقتكم، أول pull requests عادة خلال أسبوع، أسرع إذا المستودع ومسارات صور وبيئة serving جاهزة.
نعم. GitHub وJira وCI وstandups. لا نبتكر عملية موازية إلا إذا طلبتم.
بالساعة (٨٠ ر.س.) للذروات والتذاكر المحددة، تدفعون ساعات العمل فقط. المقعد الشهري (٧٬٥٠٠ ر.س.) مهندس computer vision باسم في sprintكم، نحو 160 ساعة سعة مخصصة. نفس الشهر بالساعة يكون ١٢٬٨٠٠ ر.س.. seniority والتداخل يُؤكَّدان في intro.
امنحوا المنتج مهندس computer vision يستطيع التسليم بعد notebook
أخبرونا detection vs OCR vs imaging وأول ما تريدونه على مدخلات حقيقية. سنعود بملف باسم ونافذة بدء وخطة أسبوعين.