Deteção que sobrevive a câmaras reais
Bounding boxes, classes e limiares tratados como trabalho de produto, não um notebook YOLO que só funciona na pasta de amostras do engenheiro.
Computer Vision · Deteção · OCR · Imagem
Engenheiros computer vision que entregam em imagens reais, não amostras
Uma contratação computer vision não é «alguém que executou um notebook YOLO». Os engenheiros da iQud entregam deteção, OCR e inteligência de imagem que sobrevivem a câmaras reais, luz real e ao próximo dataset, não uma demo que só funciona na pasta de amostras do engenheiro.
- Deteção e OCR em inputs reais
- Inteligência de imagem no workflow
- Eval e serving para além do notebook
- Primeiro PR em cerca de uma semana
Sinais de entrega computer vision
- 5 dTempo típico até ao primeiro pull request
- CVImagens reais, não demo de pasta de amostras
- OCRDeteção e extração como trabalho de produto
- 2 sem.Cadência de sprint com revisão de imagens
Os lugares computer vision que realmente preenchemos
«Computer vision» não é um único ofício. Emparelhamos a superfície de produto de que precisa, as mesmas stacks por trás das páginas Computer Vision, ML Development e MLOps da iQud.
01 02 OCR e imagem documental
Extração de scans, fotos e formulários possuída no repo, não um script Tesseract one-shot que ninguém consegue retreinar após o lançamento.
03 Inteligência de imagem em saúde e empresa
Analytics visuais no workflow (qualidade, privacidade e revisão), não uma demo que só corre num portátil com GPU.
04 Serving e eval para além do notebook
Inferência, latência e casos de falha possuídos como trabalho de produto, para que o próximo feed de câmara não lute contra os pesos do trimestre passado.
05 MLOps com os quais o próximo job pode conviver
Datasets, versionamento e monitoring tratados como trabalho possuído, não um slide de «productionizaremos mais tarde».
06 Quando um lugar GenAI, AI / ML misto ou Python API é melhor
Um chatbot RAG, um mix training-NLP, ou uma frota FastAPI sem imagens ainda quer outra contratação. Diremo-lo na chamada intro em vez de forçar um lugar só vision.
Ferramentas que abrem no primeiro dia
Cada ladrilho é uma página de tecnologia ou serviço iQud. A faixa abaixo é a stack computer vision que estes engenheiros já entregam (OpenCV, YOLO, PyTorch, TensorFlow e as ferramentas de serving à volta), não LangChain, chatbots, nem o catálogo AI / ML completo.
Da chamada intro a um PR fundido
Uma contratação computer vision deve entregar um detector, um caminho OCR ou uma eval sobre as vossas imagens, não dois meses de teatro de onboarding enquanto a pasta de amostras continua um rumor.
1 Mapear o fosso computer vision
Deteção vs OCR vs analytics de imagem, maturidade de dados, seniority, horas de sobreposição, e o que é «feito em 30 dias» em inputs reais.
2 Pré-selecionar engenheiros reais
Emparelhamos especialistas CV disponíveis com o vosso brief e partilhamos trabalho relevante de deteção, OCR ou inteligência de imagem.
3 Vocês entrevistam
Conheçam a pessoa que vai entrar no standup. Validem como fala de uma falha de iluminação, um falso positivo, e do último modelo que realmente possuiu para além do notebook.
4 Primeiro sprint nas vossas ferramentas
Acesso ao repo, caminhos de imagem e primeiro pull request, normalmente numa semana após o go.
Comece com um lugar. Cresça se o backlog o disser.
A maioria dos clientes incorpora primeiro um engenheiro computer vision. Um par ou um split de superfície só se o trabalho o precisar mesmo.
Um engenheiro incorporado
Um especialista CV junta-se ao vosso squad, segue o lead e trabalha nos vossos rituais.
Ideal paraFechar um fosso de deteção ou OCR sem um processo de vendor novo
Lugar computer vision dedicado
Um owner estável para o detector, o caminho OCR ou o pipeline de imagem, com revisão sénior no sprint.
Ideal paraUm produto que precisa de um owner vision com nome
Iniciativa computer vision delimitada
Uma fatia definida: um primeiro detector em produção, um caminho de extração OCR, ou um workflow de imagem com contratos já em movimento.
Ideal paraUm marco que possam apontar, não um banco de investigação aberto
Tarifas de contratação computer vision, por escrito
Duas formas de staffar um engenheiro computer vision. À hora para picos e tickets definidos. Um lugar mensal dedicado se quiserem alguém no standup todos os dias, a uma taxa efetiva mais baixa do que deixar o relógio correr.
Contratar à hora
20 €/ hora
Capacidade computer vision flexível para picos de features, evals e tickets delimitados. Pagam apenas as horas trabalhadas.
- Os mesmos engenheiros computer vision que um lugar mensal
- Ideal para overflow, um fix de detector ou uma release única
- Começar depressa, pausar quando o pico acaba
- Faturado sobre horas reais, não um retainer
Melhor valor
Contratar por um mês
1840 €/ mês
Um engenheiro computer vision com nome no vosso sprint, cerca de 160 horas de capacidade de inteligência de imagem dedicada, com revisão sénior na cadência.
Um mês a tempo inteiro a 20 € é 3200 €. Este lugar é 1840 €.
- Engenheiro com nome no repo, caminhos de imagem e standup
- Trabalho de deteção, OCR ou imagem no mesmo engagement
- Mês a mês. Sem compromisso anual.
- Mais barato do que as mesmas horas faturadas a 20 €
Tarifas para engenheiros computer vision dedicados (deteção, OCR, inteligência de imagem, serving em produção). Mix de seniority e sobreposição confirmados na chamada intro. Não cotamos uma stack que não entregamos já.
Porque é que as equipas de produto staffam computer vision aqui
Um programador CV medíocre produz um notebook que funciona na sua pasta de amostras. Estes engenheiros produzem uma funcionalidade que sobrevive a câmaras reais, luz real e à próxima release.
Trabalho de produto, não «quem consegue executar um notebook YOLO»
Vivem em falsos positivos, iluminação, e porque o miss da semana passada vinha de um shift de distribuição que deveria ter possuído o seu próprio check.
O vosso repo, as vossas imagens, as vossas horas
Sobreposição GIFT City com a Europa e os EUA. As revisões de imagens acontecem em direto quando os leads estão online.
Olhos seniores no sprint
Velocidade mid-level sem dívida de modelo sem supervisão. A revisão faz parte do engagement, não um SKU extra.
Dez clientes por trimestre, de propósito
Não fazemos girar um banco. A capacidade é limitada para que o engenheiro que entrevistam seja o do standup.
Perguntas de contratação computer vision
Comece com um. A maioria dos clientes incorpora um engenheiro CV sénior ou mid, e depois acrescenta um par se o backlog de deteção, OCR ou imagem o justificar.
Os três quando é trabalho de produto. Um lugar de deteção possui boxes, classes e limiares. Um lugar OCR possui extração de scans e fotos. Um lugar de imagem possui analytics visuais em workflows de saúde ou empresa. Só pré-selecionaremos engenheiros em stacks que já entregamos.
Isso é uma contratação GenAI, uma contratação AI / ML, ou uma contratação Python, não este lugar vision. Digam-o na chamada intro e não imporremos um perfil detector a um brief RAG ou API-only.
Depois de mapear o papel e o vosso OK, os primeiros pull requests aterram normalmente numa semana, mais rápido se o repo, caminhos de imagem e ambiente de serving estiverem prontos.
Sim. GitHub, Jira, a vossa CI, os vossos standups. Não inventamos um processo paralelo a menos que peçam.
À hora (20 €) é para picos e tickets definidos, pagam só as horas trabalhadas. O lugar mensual (1840 €) é um engenheiro computer vision com nome no vosso sprint, cerca de 160 horas de capacidade dedicada. O mesmo mês faturado à hora seria 3200 €. Seniority e sobreposição confirmam-se na chamada intro.
Dê ao produto um engenheiro computer vision que consiga entregar para além do notebook
Digam-nos deteção vs OCR vs imagem, e a primeira coisa que querem a correr em inputs reais. Voltaremos com um perfil com nome, uma janela de arranque e um plano de duas semanas.