Аналитик данных (обучение нейросети)

Обязанности:

• Разметка и предобработка датасетов для обучения нейросетей (YOLO, Detectron2, собственные модели Доза).
• Обучение, дообучение и валидация моделей по всем метрикам ТЗ (уборка, дефекты, инциденты, распознавание униформы и техники).
• Расчёт и мониторинг метрик качества.
• Анализ ошибок модели, формирование рекомендаций по улучшению (добавление классов, аугментация данных).
• Подготовка отчётов по качеству моделей для аудитов Заказчика.
• Участие в интеграции новых метрик и камер (тестирование на реальных потоках).

Требования:

• Высшее образование (математика, информатика, прикладная математика, компьютерное зрение, ИИ).
• Опыт работы с компьютерным зрением / обучением нейросетей от 1 года.
• Уверенное владение pandas, numpy, scikit-learn, OpenCV.
• Опыт работы с фреймворками глубокого обучения: PyTorch / TensorFlow.
• Знание метрик классификации/детекции объектов (Precision, Recall, mAP, IoU).
• Опыт разметки данных (LabelStudio, CVAT или аналог).
• Портфолио проектов (GitHub / Kaggle / личные репозитории).
• Желательные навыки:
• Опыт настройки предобученных моделей (YOLOv8/v10, EfficientDet и т. д.).
• Знание Docker, Git.
• Опыт работы с видео-потоками (RTSP, Ffmpeg).
• Понимание требований к качеству видео для ИИ (Full HD, 25 fps, освещение, угол камеры).

Условия:

• Оформление по ТК РФ (срочный трудовой договор), полный социальный пакет.
• График работы 5/2, возможен гибкий график и частичная удалёнка после испытательного срока.
• Испытательный срок 3 месяца.
• Обучение за счёт компании.
• Карьерный рост.
• Место работы: Москва, ул. Фридриха Энгельса д. 46 с. 2., офис 2.