Проект: программа для реалистичной анимации (Cascadeur, внутренняя разработка компании Banzai Games)
Нужен #программист с опытом в #ML и знаниями #нейросетей #Удаленно/частично удаленно/офис #Москва
Задачи:
- Разработка ML систем на основе нейросетей;
-Постановка и анализ результатов экспериментов с нейросетевыми алгоритмами;
- Помощь по встраиванию ML систем в конечный продукт.
Требования:
- Знание Python;
- Опыт работы с любым deep learning фреймворком от одного года;
- Готовность использовать PyTorch.
Финансы: отталкиваемся от пожеланий кандидатов (вилка от 80 до 150 т)
Вопросы в ЛС 😊
Tg: @Anastasiia_khokhlacheva
Нужен #программист с опытом в #ML и знаниями #нейросетей #Удаленно/частично удаленно/офис #Москва
Задачи:
- Разработка ML систем на основе нейросетей;
-Постановка и анализ результатов экспериментов с нейросетевыми алгоритмами;
- Помощь по встраиванию ML систем в конечный продукт.
Требования:
- Знание Python;
- Опыт работы с любым deep learning фреймворком от одного года;
- Готовность использовать PyTorch.
Финансы: отталкиваемся от пожеланий кандидатов (вилка от 80 до 150 т)
Вопросы в ЛС 😊
Tg: @Anastasiia_khokhlacheva
#DataScientist #Junior #Middle #Математик #Программист #Газпром #СанктПетербург #Python #ModelTraining
Вакансия: Математик-программист / Data Scientist (junior, middle)
Компания: Газпром нефть
Локация: Санкт-Петербург
Контакты: [email protected]
Гражданство: только РФ
Мы ищем математика-программиста (Data Scientist), желательно в СПб, но рассматриваем кандидатов и в любом другом городе РФ.
Кандидата ожидают грандиозные по масштабу задачи, возможность вписать себя в историю и хороший коллектив, который будет рядом в трудные минуты.
Что нужно делать:
1. Сбор и анализ данных с целью выявления в них статистических и функциональных зависимостей.
2. Взаимодействие с аналитиками и специалистами в предметной области. Согласование результатов анализа данных и выявление требуемых корректировок.
3. Предобработка данных для передачи на этап разработки модели машинного обучения.
4. Интерпретация и визуализация результатов проведенного анализа данных.
5. Выбор алгоритмов машинного обучения для построения модели (определение структуры модели).
6. Обучение моделей, настройка гиперпараметров моделей.
7. Интерпретация и визуализация результатов моделирования.
8. Поддержание стабильной работы сервиса модели (анализ и исправление ошибок).
9. Реализация алгоритмов дообучения моделей.
Наши ожидания:
• Знание языка Python и умение писать эффективный код от 2х лет;
• Высшее образование (математика / физика / экономика);
• Хорошее знания теории вероятности, математической статистики и методов машинного обучения;
• Знание алгоритмов анализа временных рядов;
• Знание основных ML-библиотек (numpy, pandas, scikit-learn, scipy, xgboost, catboost и др.);
• Опыт работы с git;
Будет плюсом:
• Опыт внедрения ML-решений в промышленную эксплуатацию
• Опыт работы с DL фреймворками Tensorflow/PyTorch, знание основных архитектур
• Творческий подход и желание погружаться в область, генерировать новые идеи
Резюме отправляйте по адресу:
[email protected]
Вакансия: Математик-программист / Data Scientist (junior, middle)
Компания: Газпром нефть
Локация: Санкт-Петербург
Контакты: [email protected]
Гражданство: только РФ
Мы ищем математика-программиста (Data Scientist), желательно в СПб, но рассматриваем кандидатов и в любом другом городе РФ.
Кандидата ожидают грандиозные по масштабу задачи, возможность вписать себя в историю и хороший коллектив, который будет рядом в трудные минуты.
Что нужно делать:
1. Сбор и анализ данных с целью выявления в них статистических и функциональных зависимостей.
2. Взаимодействие с аналитиками и специалистами в предметной области. Согласование результатов анализа данных и выявление требуемых корректировок.
3. Предобработка данных для передачи на этап разработки модели машинного обучения.
4. Интерпретация и визуализация результатов проведенного анализа данных.
5. Выбор алгоритмов машинного обучения для построения модели (определение структуры модели).
6. Обучение моделей, настройка гиперпараметров моделей.
7. Интерпретация и визуализация результатов моделирования.
8. Поддержание стабильной работы сервиса модели (анализ и исправление ошибок).
9. Реализация алгоритмов дообучения моделей.
Наши ожидания:
• Знание языка Python и умение писать эффективный код от 2х лет;
• Высшее образование (математика / физика / экономика);
• Хорошее знания теории вероятности, математической статистики и методов машинного обучения;
• Знание алгоритмов анализа временных рядов;
• Знание основных ML-библиотек (numpy, pandas, scikit-learn, scipy, xgboost, catboost и др.);
• Опыт работы с git;
Будет плюсом:
• Опыт внедрения ML-решений в промышленную эксплуатацию
• Опыт работы с DL фреймворками Tensorflow/PyTorch, знание основных архитектур
• Творческий подход и желание погружаться в область, генерировать новые идеи
Резюме отправляйте по адресу:
[email protected]
Всем привет!
#программист_алгоритмист #москва #вакансия #job #мск #офис #developer
🔹Локация: Москва (ЦАО)
🔹 Занятость: fulltime (офис)
🔹Вилка:180k - 200k net (готовы обсуждать)
🔹 Вакансия: Программист-алгоритмист по обработке изображений и компьютерному зрению
🔹Компания: Эвокарго
http://evocargo.com
📩 Контакт: @eshprenger
Основные направления:
🔹разработка ПАК навигации и управления беспилотных автомобилей;
🔹разработка систем обработки и анализа данных сенсоров различной природы;
🔹разработка нейросетевых методов и моделей обработки данных;
🔹разработкаПАК картирования;
🔹разработка ПАК для подключенных машин;
🔹разработка ПАК диспетчеризации и мониторинга флота беспилотных машин др.
Условия:
📌 Гибкий график работы;
📌 Профессиональный и заинтересованный коллектив;
📌 Интересные задачи нацеленные на развитие высокотехнологичных самодвижущихся транспортных средств;
📌 Расширенный ДМС;
📌 Оформление в соответствии с ТК РФ;
📌 Комфортный офис с атмосферой стартапа на территории технопарка “Калибр” в 10 мин ходьбы от метро Алексеевская.
Необходимый опыт:
Ищем коллегу, готового выстраивать пайплайн обработки облаков точек от фильтрации до локализации и применять как классические алгоритмы, так и методы глубокого обучения.
Задачи:
📌 Анализ существующих наборов данных для решения поставленных задач;
📌 Проектирование пайплайна обработки облаков точек;
📌 Разработка и внедрение алгоритмов фильтрации данных, детекции и сегментации объектов, локализации на основе облаков точек;
📌 Оптимизация разработанных алгоритмов (в том числе реализации алгоритмов на GPU);
📌 Объединение с другими источниками данных (sensor fusion);
📌 Визуализация и отладка результатов и промежуточных этапов работы алгоритмов.
Пожелание к вашему опыту:
📌 Работа в Linux в качестве основной OS;
📌 Опыт разработки алгоритмов обработки облаков точек;
📌 Отличные знания в алгоритмы и структур данных;
📌 С++: STL, структуры данных, ООП, паттерны проектирования, многопоточное программирование;
📌 Python: ООП, библиотеки numpy, matplotlib;
📌 Инструменты разработки: git. Плюсом: CMake, Docker;
📌 Математика: линейная алгебра (векторные и матричные вычисления, преобразования координат), методы оптимизации, фильтрация, цифровая обработка сигнала.
Будет плюсом:
📌 Знание и опыт работы с Robot Operating System (ROS).
📌 Машинное обучение и нейронные сети: PointNet, VoxNet и другие.
📌 Опыт работы с библиотеками обработки облаков точек (например, Point Cloud Library).
📌 Опыт разработки алгоритмов компьютерного зрения.
📌 Опыт разработки алгоритмов локализации (фильтр Калмана, фильтр частиц).
📌 Знания в области цифровой обработки сигналов и фильтрации данных.
Evocargo
Эффективное. Электрическое. Экологичное.
Логистическое решение еще никогда не было столь автономным.
#программист_алгоритмист #москва #вакансия #job #мск #офис #developer
🔹Локация: Москва (ЦАО)
🔹 Занятость: fulltime (офис)
🔹Вилка:180k - 200k net (готовы обсуждать)
🔹 Вакансия: Программист-алгоритмист по обработке изображений и компьютерному зрению
🔹Компания: Эвокарго
http://evocargo.com
📩 Контакт: @eshprenger
Основные направления:
🔹разработка ПАК навигации и управления беспилотных автомобилей;
🔹разработка систем обработки и анализа данных сенсоров различной природы;
🔹разработка нейросетевых методов и моделей обработки данных;
🔹разработкаПАК картирования;
🔹разработка ПАК для подключенных машин;
🔹разработка ПАК диспетчеризации и мониторинга флота беспилотных машин др.
Условия:
📌 Гибкий график работы;
📌 Профессиональный и заинтересованный коллектив;
📌 Интересные задачи нацеленные на развитие высокотехнологичных самодвижущихся транспортных средств;
📌 Расширенный ДМС;
📌 Оформление в соответствии с ТК РФ;
📌 Комфортный офис с атмосферой стартапа на территории технопарка “Калибр” в 10 мин ходьбы от метро Алексеевская.
Необходимый опыт:
Ищем коллегу, готового выстраивать пайплайн обработки облаков точек от фильтрации до локализации и применять как классические алгоритмы, так и методы глубокого обучения.
Задачи:
📌 Анализ существующих наборов данных для решения поставленных задач;
📌 Проектирование пайплайна обработки облаков точек;
📌 Разработка и внедрение алгоритмов фильтрации данных, детекции и сегментации объектов, локализации на основе облаков точек;
📌 Оптимизация разработанных алгоритмов (в том числе реализации алгоритмов на GPU);
📌 Объединение с другими источниками данных (sensor fusion);
📌 Визуализация и отладка результатов и промежуточных этапов работы алгоритмов.
Пожелание к вашему опыту:
📌 Работа в Linux в качестве основной OS;
📌 Опыт разработки алгоритмов обработки облаков точек;
📌 Отличные знания в алгоритмы и структур данных;
📌 С++: STL, структуры данных, ООП, паттерны проектирования, многопоточное программирование;
📌 Python: ООП, библиотеки numpy, matplotlib;
📌 Инструменты разработки: git. Плюсом: CMake, Docker;
📌 Математика: линейная алгебра (векторные и матричные вычисления, преобразования координат), методы оптимизации, фильтрация, цифровая обработка сигнала.
Будет плюсом:
📌 Знание и опыт работы с Robot Operating System (ROS).
📌 Машинное обучение и нейронные сети: PointNet, VoxNet и другие.
📌 Опыт работы с библиотеками обработки облаков точек (например, Point Cloud Library).
📌 Опыт разработки алгоритмов компьютерного зрения.
📌 Опыт разработки алгоритмов локализации (фильтр Калмана, фильтр частиц).
📌 Знания в области цифровой обработки сигналов и фильтрации данных.
Evocargo
Эффективное. Электрическое. Экологичное.
Логистическое решение еще никогда не было столь автономным.