Dla jednego z naszych partnerów biznesowych realizującego innowacyjne projekty z zakresu wykorzystania sztucznej inteligencji poszukujemy osoby na stanowisko Computer Vision and Machine Learning Engineer.

Poszukujemy inżyniera specjalizującego się w obszarze Computer Vision oraz Machine Learning, który dołączy do zespołu R&D.

Osoba na tym stanowisku będzie odpowiedzialna za rozwój, wdrażanie i optymalizację algorytmów cyfrowego przetwarzania i analizy obrazu oraz wideo, zarówno z wykorzystaniem klasycznych metod przetwarzania obrazów, jak i nowoczesnych technik głębokiego uczenia.

Praca obejmować będzie pełny cykl rozwoju modeli - od eksploracji danych, przez projektowanie architektur i trening modeli, po ich deployment w środowiskach produkcyjnych (w tym systemach wbudowanych i mobilnych).

Zakres wiedzy i umiejętności technicznych:

● Klasyczne metody przetwarzania i rozpoznawania obrazów:

• Segmentacja obrazu (np. thresholding, watershed, region growing),

• Filtracja i poprawa jakości obrazu (np. filtry Sobela, Gaussa, Canny),

• Morfologia matematyczna,

• Analiza konturów i kształtów (np. niezmienniki momentowe, współczynniki kształtu),

• Ekstrakcja cech (np. SIFT, HOG, ORB),

• Kalibracja kamery i przekształcenia geometryczne,

• Analiza ruchu (optical flow, detekcja zmian w obrazie).

● Klasyczne metody uczenia maszynowego:

• Algorytmy klasyfikacji i regresji (np. SVM, Random Forest, k-NN),

• Redukcja wymiarowości (np. PCA, t-SNE),

• Metody klasteryzacji (np. K-Means, DBSCAN),

• Walidacja krzyżowa i techniki regularyzacji,

• Feature engineering i selekcja cech.

● Głębokie uczenie i wizja komputerowa:

• Detekcja obiektów w obrazach 2D (np. CenterNet, YOLO, SSD),

• Segmentacja semantyczna i instancyjna (np. U-Net, Mask R-CNN),

• Analiza wideo i rozpoznawanie akcji (np. I3D, SlowFast, R(2+1)D),

• Transfer learning i fine-tuning pretrenowanych modeli,

• Zarządzanie treningiem modeli i tuning hiperparametrów.

● Znajomość technologii i narzędzi programistycznych takich jak:

• Linux,

• Visual Studio Code,

• Python,

• Git,

• OpenCV,

• TensorFlow,

• Keras,

• PyTorch,

• SciKit Learn,

• SciPy,

• Numpy,

• Pandas,

• Matplotlib,

• TensorBoard,

• Jupyter Notebook.

Mile widziane doświadczenia i umiejętności techniczne:

• Doświadczenie min 3-4 lata (Mid/Regular),

• Doświadczenie w analizie danych medycznych i/lub sportowych,

• Tworzenie i implementacja własnych architektur sieci neuronowych od podstaw,

• Optymalizacja inferencji modeli (TensorRT, TorchScript, Torch Compile),

• Deployment modeli na platformach embedded/mobilnych (np. Jetson, Raspberry Pi, Coral, Android/iOS),

• Tworzenie dedykowanych narzędzi do adnotacji danych (np. z użyciem Flask).

Wymagania nietechniczne:

• Znajomość języka angielskiego umożliwiająca komunikację oraz pracę z dokumentacją techniczną,

• Chęć nauki i wdrażania nowych technologii,

• Proaktywność w rozwiązywaniu problemów i sugerowaniu usprawnień,

• Umiejętność samodzielnej organizacji pracy oraz współpracy w zespole.

Oferta:

• Rodzaj umowy (B2B/UoP),

• Praca zdalna, możliwość umówienia elastycznych godzin pracy,

• Stawka do ustalenia - klient jest otwarty na propozycje,

• Okazjonalne spotkania u klienta (Polska/Czechy), w celu zebrania danych uczących,

• Sprawny proces rekrutacyjny – 1 rozmowa techniczna z CTO,

• Długofalowa współpraca.