Инженер по машинному обучению (инженер ML)

Компания АО Авиакод занимается созданием, продажей и сопровождением собственных цифровых продуктов для авиации. Мы стремимся сделать наши продукты по-авиационному надежными, по ИТ-шному современными и, главное, полезными для наших пользователей – аэропортов и авиакомпаний. Всё это становится возможным благодаря наличию у команды глубокой экспертизы как в области понимания технологических процессов у аэропортов и авиакомпаний, так и в области создания цифровых продуктов. На текущий день, наши продукты широко используют более 65 аэропортов и 14 авиакомпаний из 5 стран. Такие продукты мы делаем:

• BAGS поиск – розыск багажа и обработка инцидентов с ним. А также расширение этого продукта – ПАК Станция BAGS поиск (автоматический сбор параметров багажа с помощью камер, весов и пр.);
• ARCute – обеспечение взаимодействия компонентов стоек регистрации и выходов на посадку. И расширения этого продукта: ARCute Emulate позволяет использовать обычные сканеры и термопринтеры как специализированные авиационные; ARGate программное обеспечение для автоматизированных турникетов пропуска на посадку.
• ARPax Control – контроль прохода пассажиров в чистую зона аэропорта и на борт воздушного судна;
• BAGS id – киоски самостоятельно регистрации пассажиров и багажа;
• QPax View – система аналитики пассажирского пути (контроль очередей, времени обслуживания, пассажирского опыта)

В трёх из этих продуктов есть модели нейросетей, решающие задачи классификации, детекции (в т.ч. OBB), сегментации, OCR. Мы постоянно занимаемся улучшением моделей, осваиваем новые архитектуры. В ближайшем будущем планируем освоить задачи прогнозирования на основе исторических данных, TextToSQL на основе ИИ.

Также многие наши модели адаптированы нами для инференса на NPU одноплатных компьютеров (Rockchip, RKNN).

Вам предстоит:

• изучение существующих архитектур и способов их обучения;
• составление технических заданий на разметку датасетов, приемка результатов разметки (после первичной валидации руководителем разметчиков);
• проведение обучения/дообучения моделей;
• обеспечение экспорта весов моделей на целевые архитектуры (живой кейс – экспорт в ONNX->RKNN);
• подготовка отчетов по результатам обучения новых версий моделей, в т.ч. сравнение с предыдущими моделями;
• разработка микросервисов-обёрток для нейросетей на Python;
• выработка гипотез и предложений для улучшения работы функционала в зоне ответственности;
• изучение новых моделей и технологий для перспективных задач (ближайшие – прогнозы, TextToSQL);
• кастомизация архитектур нейросетей для решения нестандартных задач;
• оптимизация существующих алгоритмов для повышения их эффективности;
• взаимодействие с другими членами команды для интеграции разработанных решений.

Мы ожидаем, что у вас есть:

• высшее техническое образование в области компьютерных наук, математики или в смежных областях;
• знание Python, уверенное владение Linux, базовые общие знания по информационным технологиям;
• любознательность, ответственность, естественный интеллект :)
• опыт работы с моделями нейросетей, применяемыми для классификации, сегментации, детекции, трекинга, идентификации/реидентификации объектов (YOLO, ResNet, Osnet и др.);
• опыт изучения новых архитектур по документации, из научных статей;
• широкий кругозор в предметной области.

Будет преимуществом:

• наличие хорошей математической базы и готовность решать нестандартные, новые задачи;
• опыт работы с OCR, прогнозами, TextToSQL;
• опыт ручного экспорта моделей в RKNN в отсутствии готовых решений по экспорту;
• опыт расчета требований к серверам для обучения и инференса.

Мы предлагаем:

• работу над увлекательными и масштабными проектами (не в стол);
• рыночную 100% белую зарплату, соответствующую навыкам и опыту кандидата;
• компания готова оплачивать профильные курсы и участие в профессиональных конференциях;
• график работы: 5/2, восьмичасовой рабочий день;
• комфортный офис: Екатеринбург, ул. Машинная 44/1;
• ДМС после прохождения испытательного срока;
• отличную рабочую атмосфера без дресс-кода и лишней бюрократии.