Opis stanowiska:

Z uwagi na rozwój, tworzymy w Promity zespół Data Science i Computer Vision w ramach którego będziemy specjalizować się w rozwiązaniach kognitywnych (z naciskiem na Deep Learning) oraz wspierać prace analityczne technikami Machine Learning. Do zadań zespołu będzie należeć:

 

  • Przygotowywanie danych i ich eksploracja (Exploratory Data Analysis)
  • Selekcja oraz tworzenie cech pozwalających na skuteczne modelowanie
  • Tworzenie i ewaluacja modeli
  • Trenowanie sieci neuronowych (CNN, LSTM, etc.), dobór architektur oraz implementacje własne w przypadku uzasadnionej potrzeby
  • Tworzenie i implementacja algorytmów dot. Przetwarzania, Rozpoznawania oraz Poprawy Jakości Obrazów (zarówno zdjęcia jak i video)
  • Tworzenie i implementacja algorytmów dot. Detekcji, Rozpoznawania i Wyrównywania Twarzy oraz Ekstrakcji Informacji bazujących na twarzy
  • Przeprowadzanie testów statystycznych
  • Wizualizacja wyników

Oferujemy:

  • Atrakcyjne wynagrodzenie adekwatne do wiedzy i doświadczenia oraz uczciwe zasady współpracy
  • Elastyczne formy współpracy
  • Możliwość tworzenia publikacji naukowych bazujących na realizowanych pracach
  • Pracę w atrakcyjnej lokalizacji
  • Stałe podnoszenie kwalifikacji zawodowych
  • Elastyczne godziny pracy
  • Możliwość bycia „Concept Maker’em” rozwiązania
Aplikuj

Wymagania:

Jako niezbędne na tym stanowisku uznajemy:

  • Dobra znajomość przynajmniej jednego z języków: Python/R/Matlab(Octave)
  • Dobra znajomość algorytmów i struktur danych
  • Ukończone kursy dot. Uczenia Maszynowego (ang. Machine Learning), Wizji Komputerowej, czy Wizualizacji Danych

 

Dodatkowymi atutami będą:

  • Bardzo dobra znajomość bibliotek/pakietów dot. szeroko pojętego Data Science
  • Dobra znajomość biblioteki OpenCV
  • Doświadczenie w tworzeniu algorytmów Uczenia Maszynowego
  • Doświadczenia związane z Przetwarzaniem/Rozpoznawaniem/Poprawianiem Jakości obrazów
  • Doświadczenie z zakresu Przetwarzania Języka Naturalnego, Przetwarzania Sygnałów, itp.
  • Praktyczna wiedza z Uczenia Głębokiego (ang. Deep Learning) tj. zrealizowane projekty w jednym z frameworków: Theano/TensorFlow/Torch/PyTorch/caffe/mxnet/keras
  • Przeprowadzone projekty z zastosowaniem Procesów Gaussowskich, Probabilistycznych Modeli Grafowych, lub innych zaawansowanych technik Uczenia Maszynowego
  • Doświadczenie związane z stereowizją, rekonstrukcją 3D, SLAM itp. poparte publikacjami naukowymi lub zrealizowanymi projektami OpenSource
  • Doświadczenie z fotografią obliczeniową, obrazami medycznymi, itp. poparte publikacjami naukowymi lub zrealizowanymi projektami OpenSource
  • Doświadczenie z Large Scale Machine Learning, np. SparkML
  • Doświadczenie na podobnym stanowisku