Мы ищем ML / Computer Vision Engineer для развития нового направления в компании Altami: ML-сегментации изображений в металлографии и микроскопии.
Altami Studio - это desktop-продукт для захвата изображений с микроскопов, анализа, измерений и обработки изображений. Сейчас мы хотим расширить продукт интеллектуальными инструментами, которые помогут пользователям автоматически находить и сегментировать структуры на микроскопических изображениях.
Формат сотрудничества
Готовы рассматривать как full-time формат, так и частичную занятость или проектное сотрудничество под конкретные задачи в области ML-сегментации.
Чем предстоит заниматься
- Исследовать и прототипировать подходы к сегментации изображений.
- Разрабатывать и обучать ML-модели для металлографических и микроскопических изображений.
- Работать со специализированными датасетами, где данных может быть немного, а качество разметки критично.
- Оценивать качество моделей и анализировать ошибки.
- Готовить модели и алгоритмы к использованию в составе desktop-продукта.
- Взаимодействовать с C++/Qt-разработчиками и экспертами в предметной области.
Что важно для нас
- Опыт в Computer Vision / Machine Learning.
- Практический опыт с задачами сегментации изображений.
- Опыт работы с OpenCV и классическими методами обработки изображений.
- Знание современных подходов и моделей сегментации, например U-Net, Mask R-CNN, DeepLab, SAM-based models или аналогичных.
- Опыт работы с PyTorch или похожими ML-фреймворками.
- Понимание подготовки изображений, аугментации данных, построения пайплайна обучения и оценки качества моделей.
- Умение работать с небольшими и специализированными датасетами.
- Готовность погружаться в предметную область металлографии и микроскопии.
Будет плюсом
- Опыт в металлографии, микроскопии, материаловедении, медицинской визуализации или промышленном анализе изображений.
- Знание C++ / Qt.
- Понимание CUDA и GPU-оптимизации.
- Опыт подготовки ML-решений к практическому использованию в продуктах.
- Опыт интеграции ML-моделей в desktop, edge или embedded-приложения.
О роли
Это прикладная R&D-роль. Нам нужен специалист, который умеет не только обучать модели, но и думать о том, как превратить ML-эксперимент в полезную продуктовую функцию для реальных пользователей.
Идеальный кандидат понимает задачи сегментации изображений, умеет быстро разбираться в новых подходах и готов работать со сложными специализированными изображениями.
