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 и интересного работает на нашей электронике и ПО.
Мы проектируем системы автоматизации под управлением облачной платформы ParkCloud, аналога nodejs, но более приспособленного к управлению оборудованием. Основной стек у нас C++/JS.
Системы автоматизации - достаточно консервативная среда, тем не менее мы активно занимаемся внедрением систем на основе CV/AI/ML/DL.
Мы приглашаем в команду инженера по машинному обучению, предпочтительно широкого спектра подготовки, которому предложим уникальные и интересные задачи.
Среди приоритетных кейсов для разработки:
1. Компьютерное зрение в транспортной инфраструктуре:
-
Распознавание государственных регистрационных номеров .
-
Детекция и трекинг автомобилей перед шлагбаумом, в боксе, на парковочном месте.
-
Детекция и трекинг человека.
-
Классификация типа транспортного средства (легковой, грузовой, мотоцикл), габаритов.
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, умение мыслить, качественная фундаментальная подготовка по направлениям DL/ML, стремление развиваться и решать сложные задачи.
Мы берём новичков, для нас в приоритете понимание фундамента, основ и в какой-то степени математики данной специальности. И, конечно, пытливый ум.
От соискателя требуется готовность выполнить тестовое задание и пройти собеседование. Про обратное распространение и градиенты в сверточных слоях обязательно поговорим )
Требования:
- Уверенное владение Python (OpenCV, PyTorch, Ultralytics).
- Опыт с PyTorch, навыки обучения и дообучения моделей.
- 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).
- Навыки построения пайплайнов, предобработка изображений/видео.
- Опыт работы с видеоданными, логами.
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.
