მანქანური სწავლების ინჟინერი (კომპიუტერული ხედვა)

ანდერსენი აცხადებს ვაკანსიას მანქანური სწავლების ინჟინერის (კომპიუტერული ხედვა) პოზიციაზე პროექტისთვის, რომელიც დაკავშირებულია გამოსახულების ანალიზის პლატფორმის შემუშავებასთან დეფექტების ავტომატური გამოვლენისა და ხარისხის კონტროლის გასაუმჯობესებლად ელექტროპლატირებისა და ზედაპირის დამუშავების პროცესებში.

ჩვენი მომხმარებელი არის საერთაშორისო კომპანია, რომელიც სპეციალიზირებულია სამრეწველო მასალებისა და ტექნოლოგიური გადაწყვეტილებების მიწოდებაში მრავალ სექტორში მოქმედი ბიზნესებისთვის. ტექნიკური ექსპერტიზის კვლევისა და განვითარების შესაძლებლობებთან ერთად, ორგანიზაცია ეხმარება მომხმარებლებს წარმოების პროცესების გაუმჯობესებაში, პროდუქტის ხარისხის ამაღლებაში და ოპერატიული ეფექტურობის გაზრდაში. მისი საქმიანობა ორიენტირებულია ინოვაციური გადაწყვეტილებების მიწოდებაზე, მდგრადი სამრეწველო პრაქტიკის მხარდაჭერაზე და ტექნოლოგიური და ბაზრის მოთხოვნების ცვლილებასთან ადაპტაციაზე.

პროექტის ფოკუსია გამოსახულების ანალიზის პლატფორმის შემუშავება და გაუმჯობესება ხარისხის კონტროლისთვის ელექტროპლატირებისა და ზედაპირის დამუშავების პროცესებში. იგი იყენებს მანქანურ სწავლებას და კომპიუტერულ ხედვას დეფექტების ავტომატური გამოვლენის, გამოსახულების სეგმენტაციის, მახასიათებლების გაზომვისა და ექსპერტების საცნობარო მნიშვნელობებთან შედარების მიზნით, რაც უზრუნველყოფს ზუსტი, თანმიმდევრული და ობიექტური ხარისხის შეფასებას.

პასუხისმგებლობები

• კომპიუტერული ხედვის მოდელების შემუშავება და ოპტიმიზაცია ტესტური პანელის გამოსახულებების ავტომატური ანალიზისთვის.
• სემანტიკური სეგმენტაციის და გამოსახულების კლასიფიკაციის მოდელების აგება (ბინარული და მრავალკლასიანი).
• გამოსახულების დაფუძნებული მახასიათებლების ამოღების დანერგვა, ვიზუალური მახასიათებლების ზომისა და პოზიციის ჩათვლით.
• არსებული მოდელების ოპტიმიზაცია და მიდგომის მასშტაბირება უფრო დიდი რაოდენობის ნიმუშის ტიპებისთვის.
• მონაცემთა ბაზების მომზადება და ოპტიმიზაცია, ექსპერტების მიერ მოწოდებულ მონიშნული მონაცემებით და ჭეშმარიტი მნიშვნელობებით მუშაობა.
• მოდელის შედეგების ვალიდაცია ექსპერტების საცნობარო შეფასებების წინააღმდეგ და ხარისხის მეტრიკის მოხსენება.
• მოდელების ინტეგრირება AWS-ზე დაფუძნებულ პाइपლაინში Cloud / MLOps და მონაცემთა ინჟინერიის გუნდებთან ერთად.
• მოდელების, ექსპერიმენტებისა და ვალიდაციის შედეგების დოკუმენტირება ცოდნის გადაცემისთვის.

მოთხოვნები

• 5+ წლიანი გამოცდილება მანქანური სწავლების/მონაცემთა მეცნიერებაში, მათ შორის 3+ წლიანი პრაქტიკული გამოცდილება კომპიუტერულ ხედვაში რეალურ პროექტებზე.
• სემანტიკური სეგმენტაციის მძლავრი გამოცდილება გამოყენებით ან წარმოების გარემოში.
• გამოსახულების კლასიფიკაციისა და მახასიათებლების ამოღების გამოცდილება, ობიექტის ზომის, პოზიციის და გაზომვების ჩათვლით.
• პრაქტიკული გამოცდილება მანქანური სწავლების მოდელის სრული ციკლით, ტრენინგის, დახვეწისა და ვალიდაციის ჩათვლით PyTorch ან TensorFlow-ის გამოყენებით.
• გამოცდილება ექსპერტების მიერ მონიშნული მონაცემთა ბაზებით მუშაობისა და მოდელების შეფასებისას.
• მაღალი დონის ცოდნა Python-სა და OpenCV-ში.
• გამოცდილება არსებული მოდელების ოპტიმიზაციაში და გადაწყვეტილებების მასშტაბირებაში მრავალი კლასის მხარდასაჭერად.
• ინგლისური ენის დონე - Intermediate+ და ზემოთ.

სასურველია

• გამოცდილება სამრეწველო ვიზუალური ინსპექციის, დეფექტების გამოვლენის, ზედაპირის/მიკროსკოპიული გამოსახულების ანალიზის ან სამედიცინო გამოსახულების ანალიზში.
• გამოცდილება AWS (S3, SageMaker) და Docker-თან.
• ცოდნა ინფერენციის ოპტიმიზაციის შესახებ ONNX ან მსგავსი ტექნოლოგიების გამოყენებით.
• გამოცდილება მონაცემთა ეტიკეტირების ხელსაწყოებთან და ანოტაციის ხარისხის კონტროლთან.
• C++ კოდის წაკითხვის უნარი, განსაკუთრებით OpenCV-ზე დაფუძნებული ანოტაციის ხელსაწყოები.

ანაზღაურება: 3050–5000 ევრო თვეში.