Senior Computer Vision & Audio Data Scientist (SberAI)

Мы — технологическая команда, создающая решения для спорта. Наш продукт направлен на трансформацию и объективизацию судейства. Мы ищем Data Scientist в R&D на стыке компьютерного зрения, анализа движения человека и музыки. Вы будете проектировать признаковое описание выступления и алгоритмы, которые из шумных поз и траекторий предмета извлекают реальные характеристики для анализа: форму тела, ритм, работу с предметом, пространственный рисунок и многие другие.

Обязанности

• ритм и кросс-модальность «музыка ↔ движение»: Извлечение музыкальной структуры (темп, доли, онсеты, акценты, границы фраз) и ритмической структуры движения; метрики согласованности и попадания акцентов движения в музыкальные; выравнивание разнотемповых последовательностей и оценка музыкальности выступления как измеримой величины


• пространственная аналитика: Перемещение и ориентация спортсмена и предметов на площадке, геометрия и кривизна траекторий, покрытие ковра, зонирование, переход из координат кадра в координаты площадки


• взаимодействие «тело — предмет» во времени и пространстве: Трекинг предмета, определение части тела, которой выполнен контакт, связывание фаз работы предмета с фазами движения тела, аналитика бросков и ловли


• построение метрик качества под задачу (а не только accuracy/mAP), оценка согласия с экспертами, проверка статистических гипотез и корреляционный анализ, анализ ошибок и failure cases, сравнение версий алгоритмов на фиксированных наборах. Каждый вердикт алгоритма должен быть объясним и визуально проверяем экспертом


• от прототипа до продакшена Воспроизводимые эксперименты, чистый и поддерживаемый код с тестами, интеграция алгоритмов в пайплайн видеоаналитики, построение визуализации для ревью экспертами.

Требования

• опыт в компьютерном зрении от 3 лет


• уверенный Python, чистый и поддерживаемый код, тесты, культура воспроизводимых экспериментов


• NumPy, pandas, scikit-learn, SciPy, matplotlib/plotly


• PyTorch, OpenCV; опыт с сегментационными моделями (SAM и аналоги)


• инструменты pose estimation / tracking / video feature extraction


• понимание методов анализа движения человека: pose estimation, skeleton-based features, motion descriptors, temporal sequence analysis


• анализ временных рядов: Temporal CNN, трансформеры для последовательностей, методы выравнивания последовательностей (DTW и аналоги)


• статистический анализ, проверка гипотез, корреляционный анализ, построение метрик и оценка качества моделей


• умение самостоятельно ставить задачу: от расплывчатого экспертного требования до измеримого критерия и метрики.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская 


• гибридный формат работы


• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия


• корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития 


• программа адаптации и помощь руководителя на старте 


• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа 


• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ


• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких 


• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.