Computer Vision Expert

Technologie, których używamy

O projekcie

Twój zakres obowiązków

• Projektowanie i rozwój algorytmów Computer Vision (detekcja, segmentacja, tracking, rozpoznawanie obiektów)
• Tworzenie, trenowanie i optymalizacja modeli uczenia głębokiego dla obrazów i strumieni danych
• Opracowywanie i trenowanie modeli deep learning (CNN, Transformers, multimodal)
• Przygotowanie pipeline’ów przetwarzania danych (obrazu i danych biometrycznych)
• Analiza jakości danych oraz budowa zbiorów treningowych
• Optymalizacja modeli pod kątem wydajności
• Walidacja i ewaluacja systemów z wykorzystaniem odpowiednich metryk (FAR, FRR, ROC)
• Współpraca z zespołami produktowymi przy wdrożeniach produkcyjnych
• Śledzenie najnowszych trendów naukowych i technologicznych w obszarze CV i biometrics

Nasze wymagania

• Wykształcenie wyższe techniczne (informatyka, matematyka, fizyka lub pokrewne)
• Minimum 5 lat doświadczenia w projektach Computer Vision / Machine Learning
• Bardzo dobra znajomość: Python, PyTorch, OpenCV
• Doświadczenie w trenowaniu modeli głębokiego uczenia na danych obrazowych
• Znajomość metod ekstrakcji cech i reprezentacji embeddingów
• Doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych
• Umiejętność oceny jakości modeli ML i interpretacji metryk
• Znajomość zagadnień związanych z systemami biometrycznymi
• Umiejętność pracy badawczo-rozwojowej (R&D)
• Język angielski umożliwiający czytanie i tworzenie dokumentacji technicznej oraz publikacji

Mile widziane

• Stopień naukowy (PhD) lub status doktoranta/doktorantki w obszarze Computer Vision / Machine Learning / Biometrics
• Doświadczenie w Face Recognition, Face Anti-Spoofing, Iris Recognition, Multimodal Biometrics
• Znajomość architektur: Vision Transformers (ViT), Siamese Networks, Metric Learning
• Doświadczenie z MLOps oraz Docker / Kubernetes
• Udział w projektach badawczych lub grantach
• Wystąpienia konferencyjne

To oferujemy

• Praca w projektach R&D D związanych z analizą audiowizualną, w szczególności związaną z technikami biometrycznymi, rozpoznawaniem i detekcją obiektów oraz innymi zadaniami Computer Vision
• Możliwość rozwoju naukowego
• Komfortowe warunki pracy naukowej (nowoczesna przestrzeń biurowa) w trybie hybrydowym
• Atrakcyjne benefity pracownicze

Benefity