Необхідні навички:

– Впевнений досвід роботи TensorFlow, Python, суміжних бібліотеках і OpenCV є обов’язковим.
– Поглиблені знання конволюційних нейронних мереж, включаючи основні мережеві архітектури (LSTM, Inception-Residual Network, GAN), знання функцій активації та їх їх вплив на навчальність мережі та швидкість, досвід навчання мережі та налаштування мета параметрів.
– Досвід підготовки та доповнення набору даних для навчання та синтезу наборів даних за допомогою GAN.
– Поглиблене розуміння функцій втрат та можливість створювати власні функції втрат.
– Розуміння методології GAN та крос-ентропії.
– Розуміння розрідженості мережі, скорочення мережі та її впливу на швидкість і продуктивність мережі.
– Розуміння мереж з низькою бітовою глибиною, квантування ваги та вплив на швидкість та навчальність.
– Знання метрик продуктивності при виявленні та класифікації об’єктів, таких як mAP і пов’язаних з ними.
– Гарне ознайомлення з модельним рядом продуктів Nvidia GPUта програмним забезпеченням TensorRT.
– Мінімальний досвід: 3 роки.
– Необхідний досвід використання JIRA або подібних систем стеження / звітності.
– Мати ступінь магістра або бакалавра в області математики / комп’ютерних наук.
– Хороша письмова та розмовна англійська (intermediate+).

Буде плюсом:

– CuDNN та здатність створювати власні мережеві шари.
– Навик Depth/3D вилучення з використанням згортальних нейронних мереж; виявлення аномалій з використанням глибоких мереж.

Обов’язки:

– Проектувати, оцінювати і покращувати рішення для комп’ютерного зору, використовуючи глибоке навчання і інші методи.
– Оцінювати ефективність рішень для покращення їх якості
– Підтримувати ефективний регулярний зв’язок з головним офісом; виїзд за кордон обов’язковий.






Про вакансію:

Локацiя: Київ
Зайнятiсть: повна