Informacje o stanowisku

Wierzymy, że przy tworzeniu modeli rozpoznawania obrazów dane syntetyczne mogą zastąpić dane rzeczywiste. Dlatego tworzymy syntetyczne dane w wirtualnych środowiskach. Oczywiście musimy mieć pewność, że takie dane pozwolą nam stworzyć modele, które generalizują na tyle dobrze by radzić sobie z danymi ze świata rzeczywistego. Znamy branżę w jakiej się poruszamy i wiemy, że potrzebujemy architektur/rozwiązań, które są skalowalne i potrafią radzić sobie z zadaniami lokalizacji i klasyfikacji (lub multiklasyfikacji) tysięcy obiektów.

Będziesz projektował, rozwijał i wdrażał na produkcję modele głębokiego uczenia maszynowego, które korzystając z danych syntetycznych potrafią radzić sobie z danymi rzeczywistymi. Pomożesz zrozumieć, jakie dane syntetyczne generalizują najlepiej. Będziesz używał narzędzi MLOps do śledzenia eksperymentów oraz modeli. Pomożesz utrwalać i rozwijać nasze dobre praktyki oraz narzędzia związane z obszarem tworzenia i dostarczania wysokiej jakości rozwiązań rozpoznawania obrazów. Twój wartościowy wkład oraz bogate doświadczenie będą wykorzystywane w naszym produkcie od momentu pojawienia się idei do etapu wdrożenia.

Jesteś pasjonatem uczenia maszynowego oraz chcesz rozwiązywać problemy i rozumiesz, że jest to możliwe dzięki wspólnym wysiłkom Twoim i Twojego zespołu?  ciągle się rozwijasz się i z chęcią dzielisz się wiedzą z Twoim zespołem oraz inspirujesz innych do rozwoju? Ważne dla Ciebie jest to, jaki Twoja praca ma wpływ na dostarczenie wartości odbiorcom? Dołącz do nas!

Twój zakres obowiązków:

• Wyszukiwanie, tworzenie, implementacja i weryfikowanie rozwiązań z zakresu rozpoznawania obrazów, które adresują bieżące, największe wyzwania w kontekście cyfryzacji półki sklepowej na platformach online i offline (urządzenia mobilne)
• Projektowanie, implementacja oraz wdrażanie technik i architektur głębokiego uczenia maszynowego (visual search, few-shot learning, transfer learning) z wykorzystaniem danych syntetycznych
• Kierowanie i zarządzanie obszarami oraz rozwiązaniami odpowiedzialnymi za skalowalne lokalizowanie i rozpoznawanie tysięcy obiektów na zdjęciach
• Zarządzanie zespołem badawczym by przeprowadzane eksperymenty i tworzona metodyka stale ulepszały nasze rozwiązania

Wymagania:

Nasze wymagania:

• Stopień magistra lub doktora w zakresie Informatyki/Matematyki/Fizyki lub powiązanych obszarów
• Minimum 5 letnie doświadczenie w dostarczaniu rozwiązań związanych z rozpoznawaniem obrazów lub pracy związanej z badaniami w obszarze wizji komputerowej
• Dobre zrozumienie najnowszych badań w zakresie tematów: object detection, similarity search, transfer learning, few-shot learning
• Dobre umiejętności komunikacji w piśmie i mowie
• Dbałość o szczegóły
• Biegłość w posługiwaniu się bibliotekami uczenia maszynowego takimi jak PyTorch, Tensorflow, Keras

Lublin - Oferty pracy w okolicznych lokalizacjach