Poszukiwana jest osoba na stanowisko Computer Vision Engineer, odpowiedzialna za przygotowanie i przetwarzanie zbiorów danych obrazowych i wideo, a także wsparcie zespołów badawczo-rozwojowych w trenowaniu i testowaniu modeli. Rola łączy aspekty inżynierii danych, programowania oraz współpracy przy rozwoju modeli AI w obszarze biometrii i analizy obrazu.
responsibilities :
Przygotowywanie, porządkowanie i walidacja zbiorów danych obrazowych i wideo
Tworzenie i utrzymywanie pipeline’ów przetwarzania danych
Implementacja i testowanie modeli deep learning
Przygotowanie pipeline’ów przetwarzania danych (obrazu i danych biometrycznych)
Analiza jakości danych oraz budowa zbiorów treningowych
Optymalizacja modeli pod kątem wydajności
Walidacja i ewaluacja systemów z wykorzystaniem odpowiednich metryk (FAR, FRR, ROC)
Współpraca przy eksperymentach z modelami rozpoznawania obiektów, detekcji, segmentacji, rozpoznawania twarzy lub innych systemów biometrycznych
Automatyzacja procesów przetwarzania danych i przygotowania datasetów
Śledzenie najnowszych trendów naukowych i technologicznych w obszarze CV i biometrics
requirements-expected :
Wykształcenie techniczne (informatyka, matematyka, fizyka lub pokrewne)
Doświadczenie w projektach Computer Vision / Machine Learning
Umiejętność programowania w Python, automatyzowania procesów przetwarzania danych przy użyciu skryptów
Doświadczenie w pracy z danymi obrazowymi lub wideo i znajomość bibliotek do przetwarzania obrazów
Umiejętność trenowania modeli głębokiego uczenia na danych obrazowych
Doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych
Umiejętność oceny jakości modeli ML i interpretacji metryk
Znajomość zagadnień związanych z systemami biometrycznymi
Umiejętność pracy badawczo-rozwojowej (R&D)
Przygotowanie eksperymentów, benchmarków, dokumentacji i raportów
Skupienie na szczegółach podczas oznaczania i weryfikacji danych
Język angielski umożliwiający czytanie i tworzenie dokumentacji technicznej oraz publikacji
offered :
Praca w projektach R&D związanych z analizą audiowizualną, w szczególności związaną z technikami biometrycznymi, rozpoznawaniem i detekcją obiektów oraz innymi zadaniami Computer Vision
Możliwość poszerzenia wiedzy i doświadczenia z zakresu biometrii i systemów AI
Możliwość rozwoju naukowego
Komfortowe warunki pracy naukowej (nowoczesna przestrzeń biurowa) w trybie hybrydowym
