Наша команда разрабатывает систему видеонаблюдения Trassir.
Это профессиональная программа для построения многоуровневых систем безопасности. В ней есть не только возможность управлять камерами и писать с них архив, но и огромное количество дополнительных возможностей. В рамках системы мы развиваем много проектов, связанных с видеоаналитикой, среди которых:
-
Межкамерный трекинг.
-
Распознавание автомобильных номеров.
-
Распознавание лиц.
-
Общие задачи object detection.
-
Аналитика поведения человека.
Кратко о том, что будет:
-
Поиск, изучение и внедрение современных методов и архитектур в ML.
-
Проведение сравнительных экспериментов с существующими решениями.
-
Адаптация и кастомизация моделей под специфику бизнес-процессов компании.
-
Проведение пилотных проектов и прототипирование решений.
-
Анализ производительности, устойчивости и масштабируемости существующих моделей.
-
Внедрение методов ускорения инференса и уменьшения потребления ресурсов.
-
Оптимизация процессов обучения и инференса под реальные задачи и инфраструктуру компании.
Мы найдём общий язык, если у вас:
-
Свободное владение Python, PyTorch.
-
Понимание современных архитектур DL.
-
Умение разбираться и имплементировать SOTA подходы.
-
Опыт оптимизации/ускорения нейронных сетей.
-
Опыт взаимодействия с ONNX Runtime, TensorRT (и другими инференс-фреймворками).
-
Опыт работы с Docker, принципами CI/CD, Linux.
-
Опыт работы в команде с использованием Jira, Confluence.
Будет плюсом:
-
Опыт работы с широким спектром доменов в DL.
-
Английский: B2.
Какие технологии мы используем:
-
Python, PyTorch, OpenCV, MLFlow, TensorRT, Docker, FastAPI, Git.