Инженер по искусственному интеллекту – компьютерное зрение

О роли

Мы нанимаем увлеченного стажера-инженера по искусственному интеллекту, проявляющего большой интерес к компьютерному зрению, чтобы он присоединился к нашей команде в GIFT City. Вы получите практический опыт проектирования, обучения, оптимизации и развертывания систем искусственного интеллекта на основе машинного зрения, используемых в здравоохранении, финансовых технологиях, производстве, автоматизации розничной торговли и корпоративных приложениях.

Эта стажировка идеально подходит для учащихся, которые хотят по-настоящему познакомиться с разработкой ИИ, крупномасштабными наборами данных и созданием моделей промышленного уровня для глобальных сценариев использования.

Ключевые обязанности:

• Разрабатывайте, обучайте и оптимизируйте модели компьютерного зрения для обнаружения объектов, сегментации, оптического распознавания символов, обнаружения аномалий, извлечения важных данных на основе rPPG и пользовательской видеоаналитики.
• Создавайте надежные конвейеры данных для рабочих процессов приема изображений/видео, очистки, дополнения и аннотирования.
• Выполните оценку модели с использованием стандартных показателей, таких как mAP, IoU, F1, точность, отзыв, задержка и точность.
• Развертывайте модели в рабочей среде с помощью TensorFlow, PyTorch, ONNX Runtime или OpenVINO.
• Разрабатывайте масштабируемые API-интерфейсы вывода и интегрируйте модели с серверными системами.
• Реализуйте методы оптимизации модели, включая квантование, сокращение, дистилляцию и ускорение графического процессора.
• Исследуйте и экспериментируйте с современными архитектурами, такими как трансформеры, варианты YOLO, гибриды RNN/CNN и легкие мобильные модели.
• Сотрудничайте с командами DevOps для контейнеризации рабочих нагрузок вывода с помощью Docker и развертывания на облачных платформах.
• Четко документируйте эксперименты, результаты и лучшие практики для внутренних команд и клиентов.

Требуемые навыки

• Уверенное знание Python и фреймворков глубокого обучения (PyTorch или TensorFlow).
• Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и основ компьютерного зрения.
• Опыт работы с OpenCV, NumPy и предварительной обработкой изображений/видео.
• Практический опыт работы с наборами данных, аннотациями и проектированием конвейера CV.
• Способность обучать, проверять и настраивать модели глубокого обучения.
• Знакомство с развертыванием рабочих нагрузок машинного обучения в облачных или контейнерных средах.
• Хорошие аналитические и отладочные навыки.

Приятно иметь навыки

• Опыт работы с YOLOv7/8, Detectron2, MediaPipe, OpenVINO или ONNX Runtime.
• Воздействие извлечения сигнала rPPG, оценки жизненно важных функций и биометрических данных на основе видео.
• Понимание инструментов и практик MLOps.
• Знание сервисов AWS, GCP или Azure ML.
• Опыт оптимизации графического процессора и настройки производительности модели в реальном времени.