Data Scientist mit Schwerpunkt Computer Vision (Data Competency Center) in Sigma Software

Datenwissenschaftler mit Schwerpunkt Computer Vision (Datenkompetenzzentrum) Budapest (Ungarn), Kiew, Charkiw, Lemberg, Dnipro, Odessa, Winnyzja, Iwano-Frankiwsk, Luzk, Morschyn, Poltawa, Sumy, Ternopil, Tscherkassy, ​​Tscherniwtsi, Burgas ( Bulgarien), Warschau (Polen), Krakau (Polen), Lissabon (Portugal), New York (USA), Posen (Polen), Prag (Tschechische Republik), Stockholm (Schweden) Schlüpfen Sie in die Rolle eines Datenwissenschaftlers bei Sigma Software mit Schwerpunkt zum Thema Computer Vision. In dieser dynamischen Position in unserem Data Competency Center treiben Sie Innovationen voran, entwickeln Lösungsarchitekturen und nehmen an Pre-Sales-Aktivitäten teil, wobei Sie die Spitze der Computer Vision-Technologie nutzen. Project Wear besteht aus einem Team von über 160 Fachleuten. Wir sind sehr unterschiedlich, aber ein paar Dinge machen uns zu einem echten Team: echte Leidenschaft für unsere Arbeit, Freundlichkeit und unerschöpflicher Optimismus, egal was passiert. Wenn Sie als AsaMiddle Data Scientist dem BU003 Data Competency Center beitreten, werden Sie eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung und Förderung seiner Bemühungen spielen. VERANTWORTLICHKEITEN Definieren und verfeinern Sie technische Anforderungen für Computer-Vision-Projekte, einschließlich der Zusammenarbeit mit Kunden und Teamleitern. Leiten Sie die Erstellung und Implementierung fortschrittlicher Computer-Vision-Modelle für Objekterkennung, Bildklassifizierung und Echtzeit-Videoanalyse. Integrieren Sie klassische maschinelle Lerntechniken wie Clustering, Klassifizierung und Anomalieerkennung in Computer-Vision-Projekten zur Verbesserung von Genauigkeit und Effizienz. Arbeiten Sie mit einer Vielzahl von Datenquellen, um Daten für Computer-Vision-Anwendungen vorzubereiten und zu optimieren und so ein robustes Modelltraining und eine robuste Modellleistung sicherzustellen. Leiten Sie die Integration von Computer-Vision-Modellen in Produktionssysteme, wobei der Schwerpunkt auf der Realität liegt -Zeitleistung und Skalierbarkeit Bleiben Sie über neue Trends und Technologien im Bereich Computer Vision auf dem Laufenden, experimentieren Sie mit neuen Tools und Methoden, um die Grenzen aktueller Modelle und Lösungen zu erweitern. Kommunizieren Sie Stakeholdern den Wert und die Wirkung von Computer Vision-Projekten und setzen Sie komplexe technische Errungenschaften effektiv in strategische Geschäfte um Vorteile: Beteiligen Sie sich aktiv an der Evaluierung neuer Tools für analytisches Data Engineering oder Data Science. ANFORDERUNGEN: Fundierte Fachkenntnisse in Computer Vision, verstärkt durch ausgeprägte Python-Kenntnisse und ein tiefes Verständnis wesentlicher Frameworks wie OpenCV, TensorFlow und PyTorch. Umfassende Kenntnisse und praktische Erfahrung mit verschiedenen neuronalen Netzwerkarchitekturen, einschließlich Convolutional Neural Networks (CNNs), Fast R-CNN, VGG, ResNet, YOLO und SSD, für Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung, Segmentierung und Echtzeit-Videoverarbeitung. Vertrautheit mit der Implementierung von Techniken wie Transferlernen, Datenerweiterung und Feinabstimmung zur Optimierung der Modellleistung. Solides Hintergrundwissen in klassischen Techniken des maschinellen Lernens mit nachgewiesener Fähigkeit, diese Methoden effektiv mit fortschrittlichen Computer-Vision-Technologien zu integrieren. Nachgewiesener Erfolg bei der Verwaltung und Analyse verschiedener Datenquellen, einschließlich Strukturierte, unstrukturierte und Echtzeit-Datenströme, um Daten für Computer-Vision-Modelle vorzubereiten und zu optimieren. Engagement für eine kontinuierliche berufliche Weiterentwicklung, mit dem Schwerpunkt, über die neuesten Fortschritte in der Computer-Vision-Branche auf dem Laufenden zu bleibenMethoden, Werkzeuge und klassische Techniken des maschinellen Lernens. Englischkenntnisse: Selbstbewusst. Mittelstufe oder höher (sowohl schriftlich als auch mündlich). PERSÖNLICHES PROFIL: Nachgewiesene Fähigkeiten zur Problemlösung und zum analytischen Denken, mit nachgewiesener Erfolgsbilanz bei der Anwendung dieser Fähigkeiten auf reale Herausforderungen, um Probleme zu identifizieren Sammeln Sie relevante Daten und entwickeln Sie kreative Lösungen. Kontinuierliche Lernmentalität, um sicherzustellen, dass Sie über die neuesten Fortschritte im Deep Learning auf dem Laufenden bleiben und Ihre Fähigkeiten entsprechend anpassen. PROJEKT Wir sind ein Team von über 160 Fachleuten. Wir sind sehr unterschiedlich, aber mehrere Dinge machen uns zu einem echten Team: echte Leidenschaft für unsere Arbeit, Freundlichkeit und uneingeschränkter Optimismus, egal was passiert. Wenn Sie als Middle Data Scientist dem BU003 Data Competency Center beitreten, spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung und Entwicklung seiner Aktivitäten. VERANTWORTLICHKEITEN Definieren und spezifizieren Sie technische Anforderungen für Computer-Vision-Projekte in enger Zusammenarbeit mit Kunden und Teamkollegen. Verwalten Sie die Erstellung und Implementierung fortschrittlicher Computer-Vision-Modelle für Objekterkennung, Bildklassifizierung und Echtzeit-Videoanalyse. Implementieren Sie klassische Methoden des maschinellen Lernens wie Clustering und Klassifizierung und Anomalieerkennung, Computer-Vision-Projekte zur Verbesserung von Genauigkeit und Effizienz. Arbeiten Sie mit unterschiedlichen Datenquellen, um Daten für Computer-Vision-Anwendungen vorzubereiten und zu optimieren und so ein zuverlässiges Modelltraining und eine zuverlässige Leistung zu gewährleisten. Verwalten Sie die Integration von Computer-Vision-Modellen in Produktionssysteme, wobei der Schwerpunkt auf Echtzeitproduktivität liegt und Skalierbarkeit Bleiben Sie über neue Trends und Technologien im Bereich Computer Vision auf dem Laufenden, experimentieren Sie mit neuen Tools und Methoden, um die Grenzen bestehender Entscheidungsmodelle zu erweitern. Kommunizieren Sie Stakeholdern den Wert und die Auswirkungen von Computer Vision-Projekten und setzen Sie komplexe technische Fortschritte effektiv in strategische Geschäfte um Vorteile: Beteiligen Sie sich aktiv an der Evaluierung neuer Tools für die analytische Datentechnik oder wissenschaftliche Daten. Kenntnisse der englischen Sprache: Sicheres Niveau der Mittelstufe oder höher (sowohl schriftlich als auch mündlich). ANFORDERUNGEN: Erfahrung im Bereich Computer Vision, unterstützt durch ein hohes Maß an Beherrschung der Programmiersprache Python und ein tiefes Verständnis der wichtigsten Frameworks wie OpenCV, TensorFlow und PyTorch. Umfassende Kenntnisse und praktische Erfahrung in der Arbeit mit verschiedenen neuronalen Netzwerkarchitekturen, einschließlich Convolutional Neural Networks (CNN), Fast R-CNN, VGG, ResNet, YOLO und SSD, um Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung, Segmentierung und Echtzeit-Videoverarbeitung auszuführen. Kenntnisse über Implementierungsmethoden wie Transfer Learning, Datenerweiterungseinstellungen zur Optimierung der Modellleistung. Solide Erfahrung in klassischen Methoden des maschinellen Lernens mit nachgewiesener Fähigkeit dazu Integrieren Sie diese Methoden effektiv in fortschrittliche Computer-Vision-Technologien. Erfolgreiche Erfahrung in der Verwaltung und Analyse einer Vielzahl von Datenquellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Echtzeit-Datenflussdaten, mit dem Ziel, Daten für Computer-Vision-Modelle aufzubereiten und zu optimieren. Vision. Streben nach einer Festanstellung Entwicklung, wobei der Schwerpunkt auf der kontinuierlichen Verfolgung der neuesten Entwicklungen liegtFortschritte bei Methoden, Computer-Vision-Tools und klassischen Methoden des maschinellen Lernens