Text copied to clipboard!
Cím
Text copied to clipboard!Számítógépes látásmérnök
Leírás
Text copied to clipboard!
Olyan Számítógépes látásmérnököt keresünk, aki szenvedélyesen dolgozik képi adatok értelmezésén, gépi látási modellek fejlesztésén és intelligens vizuális rendszerek üzleti környezetbe történő bevezetésén. Ebben a szerepkörben a sikeres jelölt korszerű algoritmusokat, mélytanulási megoldásokat és képfeldolgozási technikákat alkalmaz annak érdekében, hogy a gépek képesek legyenek képekből, videókból és szenzoradatokból releváns információkat kinyerni. A pozíció ideális olyan szakemberek számára, akik egyszerre erősek az elméleti alapokban és a gyakorlati megvalósításban, és szeretnek összetett problémákat skálázható, megbízható rendszerekké alakítani.
A munkakör részeként együtt fogsz dolgozni adatkutatókkal, szoftverfejlesztőkkel, MLOps szakemberekkel, termékmenedzserekkel és üzleti érintettekkel annak érdekében, hogy a számítógépes látási megoldások valós üzleti értéket teremtsenek. Feladataid közé tartozhat objektumfelismerő, szegmentáló, osztályozó, nyomkövető vagy anomáliadetektáló modellek tervezése, tanítása, finomhangolása és éles környezetbe helyezése. Fontos szereped lesz az adatgyűjtési és annotációs folyamatok kialakításában, az adatok minőségének javításában, valamint a modellek teljesítményének mérésében és optimalizálásában.
A pozíció megköveteli a modern gépi tanulási keretrendszerek, például a PyTorch vagy a TensorFlow magabiztos használatát, valamint a klasszikus képfeldolgozási módszerek ismeretét. Előnyt jelent a valós idejű rendszerek, beágyazott környezetek, edge eszközök vagy felhőalapú infrastruktúrák terén szerzett tapasztalat. Olyan szakembert keresünk, aki érti a modellfejlesztés teljes életciklusát az adat-előkészítéstől a validáción és teljesítményhangoláson át a monitorozásig és újratanításig.
A mindennapi munka során fontos lesz a kísérletező szemlélet, az analitikus gondolkodás és a strukturált problémamegoldás. Elvárjuk, hogy képes legyél kutatási eredményeket üzleti célokra adaptálni, és azokat stabil, karbantartható szoftveres megoldásokká alakítani. Emellett számítunk arra is, hogy dokumentálod a fejlesztéseket, megosztod a tudást a csapattal, és aktívan részt veszel az architekturális döntésekben.
Ez a szerepkör kiváló lehetőség azok számára, akik szeretnének nagy hatású, innovatív projekteken dolgozni olyan területeken, mint az ipari automatizálás, egészségügyi képalkotás, biztonságtechnika, autonóm rendszerek, kiskereskedelmi analitika vagy intelligens városi megoldások. Ha motivál a vizuális adatokból nyerhető érték, érdekelnek a legújabb mesterségesintelligencia-megoldások, és szeretnél egy együttműködő, technológiailag érett környezetben dolgozni, akkor ez a pozíció neked szól.
Felelősségek
Text copied to clipboard!- Számítógépes látási modellek tervezése, fejlesztése és finomhangolása
- Képi és videós adatok előkészítése, tisztítása és annotációs folyamatainak támogatása
- Objektumfelismerő, szegmentáló és osztályozó algoritmusok implementálása
- Modellek teljesítményének mérése, validálása és optimalizálása különböző metrikák alapján
- Modellek integrálása éles rendszerekbe API-kon, edge eszközökön vagy felhőben
- Együttműködés adatkutatókkal, fejlesztőkkel és termékcsapatokkal üzleti igények megvalósításához
- Kísérletek dokumentálása, eredmények bemutatása és technikai javaslatok kidolgozása
- A modellek monitorozásának és újratanítási folyamatainak támogatása
Elvárások
Text copied to clipboard!- Felsőfokú végzettség informatikai, mérnöki, matematikai vagy kapcsolódó területen
- Tapasztalat számítógépes látás, gépi tanulás vagy mélytanulás területén
- Magabiztos Python programozási ismeretek
- Gyakorlati tapasztalat PyTorch, TensorFlow vagy hasonló keretrendszer használatában
- Képfeldolgozási könyvtárak, például OpenCV ismerete
- Jó statisztikai és algoritmikus gondolkodás
- Tapasztalat verziókezeléssel, különösen Git használatával
- Előnyt jelent MLOps, Docker, Kubernetes vagy felhőplatformok ismerete
Lehetséges interjú kérdések
Text copied to clipboard!- Milyen számítógépes látási projekteken dolgoztál korábban?
- Mely mélytanulási keretrendszereket használtad a gyakorlatban?
- Van tapasztalatod valós idejű képfeldolgozó rendszerek fejlesztésében?
- Hogyan kezeled az alacsony minőségű vagy kiegyensúlyozatlan adatkészleteket?
- Milyen módszerekkel értékeled egy modell teljesítményét?
- Dolgoztál már modellek éles környezetbe történő bevezetésén és monitorozásán?
- Milyen tapasztalatod van felhőalapú vagy edge környezetekkel?
- Milyen nyelven és szinten kommunikálsz technikai csapatokkal és üzleti szereplőkkel?
