Deep Learning Engineer

Шукаємо початківця Deep Learning - інженера для роботи над системами розпізнавання візуальних і звукових шаблонів. Ви приєднаєтесь до команди, де зможете навчатися та розвиватися, працюючи над реальними ML-проєктами в робототехніці. Ми готові навчати та підтримувати на початку кар'єри!

Що потрібно вміти:

Обов'язково:

• Базові знання Python (NumPy, Pandas)
• Розуміння основ машинного навчання (знання з курсів/університету)
• Знайомство хоча б з одним фреймворком: PyTorch або TensorFlow/Keras
• Розуміння, що таке нейронні мережі та як вони працюють
• Бажання вчитися та працювати з комп'ютерним зором і обробкою аудіо
• Англійська мова (мінімум A2-B1) для читання документації

Буде великою перевагою:

• Виконані pet-проєкти з ML (Kaggle, GitHub, курсові роботи)
• Базовий досвід роботи з OpenCV
• Знання про архітектури CNN
• Розуміння процесу підготовки датасетів
• Досвід участі в хакатонах або ML-змаганнях
• Знання основ обробки зображень чи аудіо

Чого ми НЕ вимагаємо:

• Комерційного досвіду (можна без досвіду роботи)
• Глибоких знань усіх фреймворків
• Досвіду деплою моделей у прод

Ваші завдання:

На початку (з менторством):

• Підготовка та розмітка датасетів
• Аугментація та попередня обробка даних (зображення, аудіо)
• Тренування базових моделей за готовими прикладами
• Допомога в тестуванні існуючих ML-моделей
• Документування експериментів

Із набуттям досвіду:

• Самостійне експериментування з архітектурами та гіперпараметрами
• Розробка моделей для розпізнавання об'єктів
• Створення систем аудіо-детекції
• Оптимізація моделей для edge-пристроїв
• Участь у польових випробуваннях

Умови роботи:

• Формат: повна зайнятість, офіс + польові випробування
• Локація: м. Тернопіль
• Графік: гнучкий графік роботи
• Команда: робота в команді інженерів та розробників
• Розвиток: можливість навчання та роботи з сучасними технологіями робототехніки

Що ми пропонуємо:

• Навчання: structured onboarding + регулярні code review та фідбек
• Реальний досвід: робота над практичними ML-проєктами від початку
• Менторство: підтримка досвідчених ML-інженерів
• Зростання: чітка траєкторія розвитку від Junior до Middle
• Можливості: доступ до курсів, воркшопів, профільної літератури
• Практика: участь у польових тестуваннях ваших моделей
• Атмосфера: можливість робити помилки та вчитися на них
• Досвід роботи з автономними системами
• Бронювання

Ідеальний кандидат:

Ви нам підходите, якщо:

• Горите бажанням працювати з ML та AI
• Не боїтесь викликів та готові багато вчитися
• Маєте аналітичне мислення
• Можете самостійно розібратися в документації
• Хочете бачити результати своєї роботи в реальних проєктах