Middle Computer Vision Engineer

Задачи

• Разработка алгоритмов для решения обратной задачи в оптической системе с использованием ML.
• Разработка алгоритмов математической оптимизации для точного решения обратной задачи и генерации датасетов.
• Интеграция симулятора оптической системы в конвейер решения обратной задачи и взаимодействие с разработчиками симулятора.
• Анализ статей, оценка и реализация моделей, проведение экспериментов.

Ожидания

• Опыт работы в ML/CV от 2-x лет.
• Способность построения нестандартных решений, имплементация идей из разных областей знаний.
• Глубокое понимание классических архитектур нейронных сетей и методов обучения.
• Понимание принципов преобразования классических оптимизационных задач в задачи глубокого обучения.
• Твердая математическая подготовка, включающая линейную алгебру, теорию вероятностей, статистику, математическая оптимизация.

Будет плюсом:

• Базовые знания волновой оптики.
• Знания основ и опыт использования численных методов.
• Понимание нейронных сетей на графах (GNN).
• Знания методов обучения с подкреплением (RL).

Условия

• Дружный и высококвалифицированный коллектив.
• Уникальные масштабные проекты, работа в приоритетном направлении.
• Достойная заработная плата (оклад + годовая премии).
• Современные рабочие места и программное обеспечение.
• ДМС, корпоративная пенсионная программа, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии, корпоративные мероприятия.
• Высокий уровень корпоративной культуры.
• Офис у метро Кутузовская.