Инженер-программист

подготовка, очистка и анализ данных; обучение и оценка ML/DL-моделей; задачи Computer Vision: classification, object detection, segmentation, tracking; обработка изображений, видео и видеопотоков; проведение экспериментов и проверка ML-гипотез; интеграция моделей в приложения и сервисы; разработка API и небольших web-интерфейсов для ML-прототипов; упаковка и запуск решений в Docker; участие в проектировании ML-систем и выборе архитектуры решения; участие в других Data Science и ML-проектах; взаимодействие с backend-, frontend-, mobile- и AI-разработчиками.

Группа занятий Разработчики программного обеспечения

Характер работы Постоянная

Режим рабочего времени Одна смена

Количество мест 1

Заработная плата 2500,00–3500,00 руб.

Ставка 1

Адрес рабочего места г.Минск, р-н Советский, Веры Хоружей, 29

Образование Высшее

Наличие опыта работы от (лет) 3

Владение языком Английский: средне-продвинутый

Обязанности подготовка, очистка и анализ данных; обучение и оценка ML/DL-моделей; задачи Computer Vision: classification, object detection, segmentation, tracking; обработка изображений, видео и видеопотоков; проведение экспериментов и проверка ML-гипотез; интеграция моделей в приложения и сервисы; разработка API и небольших web-интерфейсов для ML-прототипов; упаковка и запуск решений в Docker; участие в проектировании ML-систем и выборе архитектуры решения; участие в других Data Science и ML-проектах; взаимодействие с backend-, frontend-, mobile- и AI-разработчиками.

Требования Python ; NumPy, Pandas ; scikit-learn; PyTorch; понимание принципов Deep Learning; практический опыт с Computer Vision OpenCV — чтение и обработка изображений и видео; понимание метрик качества: Precision, Recall, F1, ROC-AUC, IoU, mAP; опыт подготовки датасетов, анализа ошибок модели и работы с дисбалансом классов; понимание принципов проектирования ML-систем; базовое понимание требований к производительности, latency, throughput и масштабированию ML-сервисов; понимание того, где и как хранить модели, конфигурации, данные и результаты; способность предложить разумную архитектуру ML-прототипа или небольшого production-like сервиса; Git — branches, commits, merge/pull requests; Linux; Docker; опыт создания простого REST API для ML-модели; практический опыт с FastAPI, Flask или аналогичным; базовое понимание HTTP, JSON, REST; способность самостоятельно сделать минимальный web-интерфейс или UI для демонстрации модели; опыт работы с Streamlit, Gradio.

Адрес г. Минск р-н Советский ул. Веры Хоружей

ФИО: Дубина Федор Владимирович

Должность начальник отдела информационных технологий