Днепропетровская улица 18Б
StampSoft - это про автоматизацию. Автоматические парковки, платёжные терминалы, умные дома и офисы, системы контроля доступа, автоматические мойки, кофейни и много ещё чего крутого работает на нашей собственной электронике и ПО.
У нас всё работает под управлением платформы собственной разработки ParkCloud, аналога nodejs, но более приспособленного к управлению оборудованием.
Мы приглашаем в команду инженера по компьютерному зрению (CV / ML / Detection / Tracking), которому предложим уникальные и интересные задачи. Среди кейсов:
1. Компьютерное зрение в транспортной инфраструктуре:
-
Детекция и трекинг автомобилей перед шлагбаумом, в боксе, на парковочном месте.
-
Детекция и трекинг человека.
-
Классификация типа транспортного средства (легковой, грузовой, мотоцикл), габаритов.
-
Распознавание государственных регистрационных номеров .
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 и умение мыслить алгоритмически.
От соискателя требуется готовность выполнить тестовое задание.
Подход
Системы машинного зрения в современных комплексах самообслуживания - относительно новый, но перспективный тренд.
На данном этапе мы предложим реализовать совместно 1-2 проекта с оплатой за разработку/внедрение. После успешной апробации и оценки востребованности решения мы с довольствием предложим продолжить работу над пулом проектов и трудоустройство в штат.
Требования:
- Уверенное владение Python (OpenCV, PyTorch, Torchvision, Ultralytics, FastAPI).
- Опыт с PyTorch или TensorFlow, навыки обучения и дообучения моделей.
- Опыт работы в ML / CV от 2 лет.
- 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).
- Опыт с docker-контейнерами, Git, Linux.
- Оптимизация инференса (ONNX, TFLite, TensorRT и др.).
- Навыки построения пайплайнов, предобработка изображений/видео.
- Опыт работы с видеоданными, логами.
- Самостоятельность, умение оценивать сроки и ресурсы.
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.
