CV/ML/DL/AI инженер

StampSoft - это про автоматизацию. Автоматические парковки, платёжные терминалы, умные дома и офисы, системы контроля доступа, автоматические мойки, кофейни и много ещё чего крутого и интересного работает на нашей электронике и ПО.

Мы проектируем системы автоматизации под управлением облачной платформы ParkCloud, аналога nodejs, но более приспособленного к управлению оборудованием. Основной стек у нас C++/JS.

Системы автоматизации - достаточно консервативная среда, тем не менее мы активно занимаемся внедрением систем на основе CV/AI/ML/DL.

Мы приглашаем в команду инженера по машинному обучению, предпочтительно широкого спектра подготовки, которому предложим уникальные и интересные задачи.

Среди приоритетных кейсов для разработки:

1. Компьютерное зрение в транспортной инфраструктуре:

• Распознавание государственных регистрационных номеров .

• Детекция и трекинг автомобилей перед шлагбаумом, в боксе, на парковочном месте.

• Детекция и трекинг человека.

• Классификация типа транспортного средства (легковой, грузовой, мотоцикл), габаритов.

2. Экологические решения — и интеллектуальная сортировка тары:

• Подтверждение наличия объекта в приёмном отсеке;

• Определение позиции штрих-кода и ориентации тары (для корректного вращения). Распознавание штрих-кода и QR-кода.

• Классификация типа материала (стекло, пластик, жесть и другие ), в том числе конкретных брендов бутылок;

• Оптимизация систем сортировки и автоматизация обработки объектов (ускоренное считывание штрих-кода на таре) в реальном времени.

Основным навыком нашего будущего сотрудника всё-таки является технический склад ума, умение мыслить, качественная фундаментальная подготовка по направлениям DL/ML, стремление развиваться и решать сложные задачи.

Мы берём новичков, для нас в приоритете понимание фундамента, основ и в какой-то степени математики данной специальности. И, конечно, пытливый ум.

От соискателя требуется готовность выполнить тестовое задание и пройти собеседование. Про обратное распространение и градиенты в сверточных слоях обязательно поговорим )

Требования:

• Уверенное владение Python (OpenCV, PyTorch, Ultralytics).
• Опыт с PyTorch, навыки обучения и дообучения моделей.
• Навыки в задачах детекции / сегментации / трекинга объектов.
• Знание SOTA-архитектур: YOLO, DETR, RT-DETR, SAM и др.
• Понимание специфики обработки видео (RTSP, ffmpeg, потоковые пайплайны).
• Навыки построения пайплайнов, предобработка изображений/видео.
• Опыт работы с видеоданными, логами.

Условия по проектной занятости:

• Выполнение задач по готовому ТЗ (отдельные модули).
• Оплата по задачам или этапам (MVP / релиз).
• Гибрид / удалёнка, оформление по ГПХ / ИП / самозанятость.
• Возможность долгосрочного сотрудничества.

Условия по полной занятости:

• Участие в долгосрочном проекте как инженер по CV/ML.
• Гибрид / удалёнка, оформление по ГПХ / ИП / самозанятость.