Machine Learning Engineer

Canyon Development

Що робити

Computer Vision: детекція об’єктів у відеопотоці, алгоритми точного вимірювання геометрії, обробка зображень високої роздільної здатності (SAHI / тайлінг).
Обробка сигналів та часових рядів: створення моделей для аналізу часових рядів та пошуку аномалій у даних із датчиків (акселерометрія, температура тощо).
Компресія та оптимізація: застосування PTQ та QAT (INT8/FP16), прунінг та дистиляція SOTA-моделей під цільові NPU, GPU та мікроконтролери.
Процеси та MLOps: спільна з Embedded-інженерами розгортка моделей у прошивку та побудова документально оформленого пайплайну підготовки й оптимізації ML для нових продуктів.
Досвід:

Мови: Python (впевнено), базове розуміння C / C++ (для портування та інференсу моделей на мікроконтролерах).
ML / DL архітектури: PyTorch, TensorFlow / Keras (CNN, Transformers, RNN, 1D-CNN).
CV & бібліотеки: OpenCV, Albumentations.
Inference Frameworks: TensorRT, ONNX Runtime, TFLite / TFLite for Microcontrollers.
Hardware Awareness: розуміння архітектурних обмежень NVIDIA Jetson, NXP i.MX8, Raspberry Pi, STM32, ESP32, nRF52/54 (пам’ять RAM/Flash, обчислювальна потужність TOPS, енергоспоживання).

Знайдено через trackr.help/jobs · Канал: @trackrhelp · Бот для персональних сповіщень: @trackrhelpBot