Инженер по машинному обучению (Компьютерное зрение)

Компания Andersen приглашает на работу Инженера по машинному обучению (Компьютерное зрение) для проекта по разработке платформы анализа изображений для автоматизации обнаружения дефектов и улучшения контроля качества в гальванике и финишной обработке поверхностей.

Наш заказчик - международная компания, предоставляющая специализированные промышленные материалы и технологические решения для бизнеса в различных секторах. Объединяя технические знания с возможностями исследований и разработок, организация помогает клиентам улучшать производственные процессы, повышать качество продукции и увеличивать операционную эффективность. Ее деятельность сосредоточена на предоставлении инновационных решений, поддержке устойчивых промышленных практик и адаптации к меняющимся технологическим и рыночным требованиям.

Проект направлен на разработку и совершенствование платформы анализа изображений для контроля качества в процессах гальванического покрытия и финишной обработки поверхностей. В проекте используются машинное обучение и компьютерное зрение для автоматизации обнаружения дефектов, сегментации изображений, измерения характеристик и сравнения с эталонными значениями экспертов, что позволяет проводить точные, последовательные и объективные оценки качества.

Обязанности

• Разработка и оптимизация моделей компьютерного зрения для автоматизированного анализа изображений тестовых панелей.
• Создание моделей семантической сегментации и классификации изображений (бинарной и многоклассовой).
• Реализация извлечения признаков на основе изображений, включая размер и положение визуальных характеристик.
• Оптимизация существующих моделей и масштабирование подхода для большего количества типов образцов.
• Подготовка и оптимизация наборов данных, работа с маркированными данными и истинными значениями, предоставленными экспертами.
• Валидация результатов модели по сравнению с оценками экспертов и отчетностью по метрикам качества.
• Интеграция моделей в конвейер на основе AWS вместе с Cloud / MLOps и Data Engineering.
• Документирование моделей, экспериментов и результатов валидации для передачи знаний.

Требования

• Опыт работы в области машинного обучения/науки о данных от 5 лет, включая 3 года практического опыта работы с компьютерным зрением на реальных проектах.
• Большой опыт работы с семантической сегментацией в прикладных или производственных средах.
• Опыт работы с классификацией изображений и извлечением признаков, включая размер, положение и измерения объектов.
• Практический опыт работы со всем жизненным циклом модели машинного обучения, включая обучение, тонкую настройку и валидацию с использованием PyTorch или TensorFlow.
• Опыт работы с наборами данных истинных значений и оценки моделей по сравнению с аннотациями экспертов.
• Высокая квалификация в Python и OpenCV.
• Опыт оптимизации существующих моделей и масштабирования решений для поддержки нескольких классов.
• Уровень английского языка - от Intermediate+ и выше.

Желательно

• Опыт работы с промышленной визуальной инспекцией, обнаружением дефектов, анализом изображений поверхности/микроскопии или медицинской визуализацией.
• Опыт работы с AWS (S3, SageMaker) и Docker.
• Знания оптимизации вывода с использованием ONNX или аналогичных технологий.
• Опыт работы с инструментами маркировки данных и контролем качества аннотирования.
• Способность читать код на C++, особенно инструменты аннотирования на основе OpenCV.

Компенсация: 3050–5000 EUR в месяц.