Разработчик нейросетевых алгоритмов / Специалист по машинному обучению (LLM, CV, RL)

Целью проекта является замена ручных полевых обследований карантинных сорняков на автоматизированную систему воздушной диагностики на основе беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) и нейросетевого анализа изображений. Инспекторы в настоящее время проводят визуальный осмотр полей пешком. Система позволит сканировать поля с воздуха, автоматически обнаруживать карантинные сорняки и генерировать геопривязанные отчёты.

Ключевые направления работы (в зависимости от специализации кандидата):

• Разработка и исследование в области LLM и VLM:
  • Создание, прототипирование и добучение моделей (LLM, VLM) для решения прикладных задач.
  • Проведение экспериментов и внедрение новейших методов обработки медиаданных.
• Компьютерное зрение (CV) и обработка изображений:
  • Реализация и оптимизация state-of-the-art (SOTA) алгоритмов для детекции, классификации, сегментации и трекинга объектов.
  • Работа с мультимодальными моделями (например, BLIP-2, GLIP).
  • Работа с моделями для обнаружения объектов (YOLO).
  • Разработка программного обеспечения для обработки визуальной информации.
• Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning - RL):
  • Исследование и практическое применение современных RL-алгоритмов (DQN, PPO, SAC и др.) для решения реальных задач, в том числе в области робототехники.
  • Участие в разработке сред для обучения агентов.
• Инженерия ML/DL инфраструктуры:
  • Разработка и поддержка высококачественных Python-библиотек, SDK и инструментов для глубокого обучения.
  • Оптимизация кода, создание unit-тестов, проведение code review и стандартизация процессов разработки (MLOps).

Требования:

• Высшее образование (или обучение на последних курсах) в области математики, информатики, физики или смежных технических дисциплин.
• Свободное владение Python (ООП, паттерны проектирования, структуры данных).
• Опыт работы с фреймворками для глубокого обучения, в первую очередь с PyTorch.
• Знание математической статистики и теории вероятностей.
• Навыки работы с Git.
• Технический английский язык для изучения научной литературы.
• Способность к самостоятельным исследованиям и быстрому освоению новых технологий.
• Умение работать с чужим кодом, аналитический склад ума и ответственность.
• Готовность глубоко разбираться в теоретических основах и применять их на практике.

Условия:

• офис расположен в 10 минутах ходьбы от ст. м. Сухаревская, Проспект Мира, Комсомольская;
• график работы: 5/2, с 09:00 до 18:00 (пятница с 09:00 до 16:45);
• стабильность, оформление в соответствии с Трудовым кодексом Российской Федерации, оплата листков нетрудоспособности, оплачиваемый отпуск (28 к.дней) и т.д.;
• премирование по результатам работы (квартально и годовая);
• комфортные условия работы, офисные помещения после полной реновации 2023г.;
• З/П обсуждается с успешным кандидатом.