Computer Vision / AI Engineer

Про проект:
Neuroshop.tech — інноваційний проект у сфері комп‘ютерного зору та штучного інтелекту. Ми розробляємо системи розпізнавання об‘єктів для ритейлу та автоматизації процесів у торгівлі, логістиці та побутових рішеннях. Наші системи працюють на edge-пристроях (Raspberry Pi, Jetson Orin NX) з підтримкою реального часу.
Основні задачі:
 

• Розробка та вдосконалення моделей комп‘ютерного зору для розпізнавання товарів, упаковок, ємностей.
• Підготовка та аугментація датасетів.
• Оптимізація моделей для роботи на edge-пристроях.
• Інтеграція рішень в реальні пристрої (Raspberry Pi, Nvidia Jetson, IoT камери).
• Постійне підвищення точності розпізнавання та продуктивності системи.

• Робота в команді з розробниками бекенду та hardware.

   

Вимоги:

• Досвід роботи з моделями комп’ютерного зору (object detection, classification, segmentation).
• Практичний досвід з бібліотеками: PyTorch або TensorFlow, OpenCV.
• Досвід роботи з YOLO (YOLOv5/YOLOv8), SSD, Faster-RCNN або подібними архітектурами.
• Навички роботи з Python.
• Досвід створення, аугментації та розмітки датасетів.
• Знання методів оптимізації моделей: quantization, pruning, TensorRT, ONNX.
• Досвід деплойменту моделей на edge-пристрої (Jetson, Raspberry Pi).
• Досвід розробки realtime-систем (затримка < 200 мс на inference бажано).
• Рівень англійської — читання технічної документації.
   

Бажані (плюс):

• Досвід роботи з NVIDIA DeepStream SDK.
• Досвід роботи з відеопотоками (GStreamer, RTSP, MJPEG).
• Знання Docker.
• Досвід інтеграції з backend API (REST/gRPC).
• Базові знання embedded систем.
   

Особисті якості:

• Вміння працювати самостійно та брати відповідальність за результат.
• Готовність працювати в швидко змінному стартап-середовищі.
• Орієнтація на результат, а не процес.
• Висока самодисципліна.
   

Формат роботи:

• Віддалено / гібридно (за бажанням).
• Повна зайнятість
• Робота в невеликій висококваліфікованій команді.
   

Що пропонуємо:

• Роботу над інноваційним hardware+AI проектом.
• Можливість впливати на розвиток продукту.
• Сучасний стек технологій.
• Доступ до реальних тестових пристроїв.
• Гнучкий графік роботи.