1) Понимание принципов обработки изображения и видеосигнала.
2) Опыт разработки в области компьютерного зрения.
3) Знания линейной алгебры, геометрии, статистики, теории вероятности, математического анализа
4) Знание C/С++, Python
5) Опыт работы с OpenCV, NumPy, SciPy, Pandas
6) Английский на уровне чтения технической литературы
1) Знание реляционных/не нереляционных баз данных
2) Понимание, что такое Machine Learning, и чем отличается от Deep Learning
3) Знание, чем отличается классификация от регрессии, а сегментация от локализации
3) Опыт с TensorFlow, Caffe, Theano, Keras, dlib.
4) Опыт разработки и внедрения моделей CNN, RNN (object segmentation / localization / classification)
5) Знание, опыт работы MATLAB
6) опыт работы в artificial intelligence
7) Опыт использования Google Cloud Platform или AWS Machine Learning
8) Опыт работы с Raspberry Pi или его аналогами, Arduino
1. Полусвободный график работы. Главное что бы коллеги всегда знали когда Вы будете, а когда — нет
2. Занятия по английскому с носителем языка
3. Оплачиваемый испытательный срок в полном объеме.
4. Если Вы давно мечтали о переезде в другую страну — можем предложить вариант релокейта в Доминиканскую республику сразу же после испытательгого срока.
5. Коллектив профессионалов, с которыми всегда интересно обсудить новую фичу, сложный проект или
интересную задачу
6. Возможность профессионального и карьерного роста.
7. Доступность руководства: возможность обсудить любой вопрос.
8. Корпоративные мероприятия
Обязанности (Я тут примеры дам)
1) Видите на картинке робота photos.app.goo.gl/5Aj752U9UrWXBvW32 У него глаза видите на передней панели? (я понимаю, сложно сконцентрироваться на глазах. Но надо!) Как насчет различать смотрит ли он на траву или на стену?
2) Вот тут photos.app.goo.gl/y5q0uMo3VfvqcxVT2 лазер прерывается и так срабатывает остальное. Как насчет анализировать видеопоток с камеры сверху?
3) Использовать фантазию. Это важно.
У нас ОЧЕНЬ много задач образовалось связанных с компьютерным зрением. То есть на самом деле не просто со зрением, но ещё и с последующим понимаем — что мы видим. Но и с просто зрением хватает. Слабо увидеть посылку на столе? А распознать баркод на изображении? А если он не в фокусе? А если изображение смазано изза движения посылки? Если посылки скучно, то есть другого у нас. В комнате под потолком две пулеметные турели. Задача: застрелить гостя не задев хозяина. Правда интересно?