Ajax Systems — розробник і виробник систем безпеки Ajax із можливостями розумного дому. Це ціла екосистема з 50 пристроїв, мобільних і десктопних застосунків, серверної інфраструктури.
25 липня 2022

Deep Learning Engineer

Київ

Ajax Systems — розробник і виробник систем безпеки Ajax із можливостями розумного дому. Це 50 пристроїв, мобільні та десктопні застосунки, серверна інфраструктура. У лінійці Ajax представлено централі керування із власною RTOS (OS Malevich), датчики руху, відчинення, захисту від затоплення та пожежні датчики, вуличні й домашні сирени, тривожна кнопка з функцією керування приладами, розумні розетки та реле.
Кожного року ми демонструємо кратне зростання як у чисельності команди, так і в кількості користувачів у всьому світі.


Датчики Ajax охороняють понад 1,5 млн користувачів у більш ніж 130 країнах світу.
За розробку пристроїв у Ajax відповідає R&D-департамент, який складається з чотирьох команд: System, Devices, Automation та QA.

Команда Devices займається розробленням пристроїв для безпеки й автоматизації. Розробники не винаходять датчики заново, а натомість ставлять перед собою серйозні виклики в таких напрямках:
— Low-Power — пристрої мають працювати максимально довго від штатних батарей;
— Собівартість — масовий продукт повинен залишатися в діапазоні середнього цінового сегмента;
— DFM (Design for Manufacturing) і DFH (Design for Human). Схемотехніка, корпуси та інші елементи мають бути такими, що їх можна легко повторити в сотнях тисяч пристроїв на виробництві без втрати якості.

На посаді Deep Learning Engineer ми бачимо фахівця з:

  • Досвідом розробки, тренування та дослідження моделей глибокого навчання від 2 років (напрямок — комп’ютерний зір)
  • Практичним досвідом у завданнях класифікації, детектування та трекінгу об’єктів
  • Розумінням концептів машинного та глибокого навчання
  • Знанням популярних архітектур згорткових мереж (AlexNet, MobileNet) та детекторів (YOLO, SSD)
  • Знанням python, numpy, pandas, scikit-learn, opencv
  • Практичним досвідом у Tensorflow(Keras) або PyTorch
  • Досвідом розгортання готових моделей на виробництві

Буде плюсом:

  • Знання С/C++
  • Досвід роботи з моделями, призначеними для вбудованих систем
  • Оптимізація моделей для вбудованих систем (pruning, int8 quantization)
  • Досвід з bash, docker
  • Досвід роботи з класичними алгоритмами комп’ютерного зору
  • Досвід у розмітці даних, аналізуванні шляхів максимально ефективної фільтрації великих обсягів даних
  • Досвід роботи з Cloud Computing (AWS, GCP)

Чим будете займатись:

  • Створенням, зміною та оптимізацією моделей у Tensorflow/PyTorch
  • Навчанням, підбіром гіперпараметрів, побудовою конвейєру з навчання моделей з різними наборами даних (датасетами)
  • Оптимізацією готових моделей під вбудовані девайси
  • Вивченням нових досліджень, імплементація у поточних проектах
  • Налагодженням та пошуком помилок, виправлення
  • Тісна взаємодія з дата інженерами для відбору найкращих даних для моделей
  • Написанням скриптів автоматизації процесів

Ми пропонуємо:

— свободу у прийнятті рішень та реалізації ідей;

— здатність впливати на продукт і виробництво замість монотонного закриття завдань;

— роботу в сформованому колективі та zero bullshit культурі;

— гнучкий графік роботи в офісі/лабораторії;

— турботу та медичне страхування.

Долучайся до нашої команди! Давай разом зробимо Made in Ukraine синонімом надійності!

LinkedIn