Поиск работы с нами приводит к успеху!

Поиск работы на сайте Электронной Службы Занятости Населения Москвы представляет собой эффективный инструмент для соискателей. Эта платформа предлагает актуальные вакансии, возможность загрузки резюме и фильтрацию по интересующим критериям. Это существенно упрощает процесс трудоустройства и помогает найти работу мечты быстрее.
Мы в соцсетях:

Идёт поиск вакансий...


Подождите, пожалуйста. Выполняется поиск по базе данных вакансий работодателей. Это может занять некоторое время.



Специалист по машинному обучению

Вакансия № 36470070 от компании ООО Лоция на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании ООО Лоция.



☑ Основной блок:

Опыт работы: 1–3 года.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: график: 5/2 (рабочих часов: 8).

Зарплата: по результату собеседования.

Место работы (точный адрес): Россия, Москва, Ленинградское шоссе, 16с9.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 36470070 добавлено в базу данных: Воскресенье, 9 марта 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Воскресенье, 16 марта 2025 года.


☑ Статистика предложения работы № 36470070:

Прочитано соискателями - 13 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);


☑ Репутация компании "ООО Лоция":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

Написать отзыв на организацию Оставить своё мнение об этой компании можно тут без регистрации и бесплатно.

☑ Подробности о вакантном месте:

Обязанности работника:

  • Разработка и оптимизация моделей для задач детекции, сегментации и трекинга объектов;

  • Изучение современных научных статей и внедрение новых методов в работу;

  • Анализ и обработка данных для обучения и тестирования моделей;

  • Сотрудничество с командой разработчиков для интеграции решений в продукт.

Требования к работнику:

  • Опыт работы от 1-2 лет в сфере машинного обучения и компьютерного зрения;

  • Глубокое понимание современных подходов и методов в задачах детекции и сегментации (CNN, R-CNN, YOLO, DETR, Mask R-CNN и др.);

  • Умение работать с фреймворками глубокого обучения: TensorFlow, PyTorch;

  • Навыки поиска и внедрения новых методов из научных публикаций;

  • Опыт программирования на Python, ООП;

  • Знание методов обработки и аугментации изображений;

  • Умение работать в команде, коммуникабельность.

    Плюсом будет:

  • Опыт работы с задачами трекинга объектов;

  • Участие в проектах по детекции движущихся объектов по сложным траекториям;

  • Знание методов оптимизации и ускорения моделей.

☑ Отклинуться сообщением, резюме, запросить телефон, отправить жалобу (претензию):







☑ Нет ответа на Ваше обращение?