Analityk danych ze specjalizacją w zakresie widzenia komputerowego w Sigma Software

Wciel się w rolę analityka danych w Sigma Software, ze szczególnym uwzględnieniem widzenia komputerowego. Na tym dynamicznym stanowisku w naszym Data Competency Center będziesz przewodzić innowacjom, tworzyć architektury rozwiązań i uczestniczyć w działaniach przedsprzedażowych, wykorzystując czołową technologię Computer Vision.ProjectWeare to zespół ponad 160 profesjonalistów. Jesteśmy bardzo różni, ale kilka rzeczy czyni nas prawdziwym zespołem: autentyczna pasja do naszej pracy, życzliwość i niewyczerpany optymizm, bez względu na wszystko. Jako analityk danych średniego szczebla dołączający do BU003 Data Competency Center będziesz odgrywać kluczową rolę w kształtowaniu i kierowaniu jego przedsięwzięciami. Obowiązki: - Definiowanie i udoskonalanie wymagań technicznych dla projektów Computer Vision w ścisłej współpracy z klientami i liderami zespołów. - Kierowanie tworzeniem i wdrażaniem zaawansowanych modeli Computer Vision do wykrywania obiektów, klasyfikacji obrazów i analizy wideo w czasie rzeczywistym. - Włączenie klasycznej maszyny technik uczenia się, takich jak grupowanie, klasyfikacja i wykrywanie anomalii, w projektach Computer Vision w celu zwiększenia dokładności i wydajności.- Pracuj z różnymi źródłami danych w celu przygotowania i optymalizacji danych dla aplikacji Computer Vision, zapewniając solidne szkolenie modeli i wydajność.- Przewodnik integracja modeli Computer Vision z systemami produkcyjnymi, koncentrując się na wydajności i skalowalności w czasie rzeczywistym. - Bądź na bieżąco z pojawiającymi się trendami i technologiami w Computer Vision, eksperymentując z nowymi narzędziami i metodami, aby przesuwać granice obecnych modeli i rozwiązań. - Komunikuj wartość i wpływ projektów Computer Vision na interesariuszy, skutecznie przekładając złożone osiągnięcia techniczne na strategiczne korzyści biznesowe. Wymagania - Ugruntowana wiedza specjalistyczna w dziedzinie Computer Vision, wzmocniona dużą biegłością w języku Python i głębokim zrozumieniem podstawowych frameworków, takich jak OpenCV, TensorFlow i PyTorch . - Wszechstronna wiedza i praktyczne doświadczenie z różnymi architekturami sieci neuronowych, w tym konwolucyjnymi sieciami neuronowymi (CNN), Fast R-CNN, VGG, ResNet, YOLO i SSD, do zadań takich jak klasyfikacja obrazu, wykrywanie obiektów, segmentacja i analiza rzeczywista -czas przetwarzania wideo. Znajomość technik wdrażania, takich jak uczenie się transferu, powiększanie danych i dostrajanie w celu optymalizacji wydajności modelu.- Solidne doświadczenie w klasycznych technikach uczenia maszynowego, ze sprawdzoną umiejętnością skutecznego integrowania tych metod z zaawansowanymi technologiami widzenia komputerowego.- Wykazane sukcesy w zarządzaniu i analizowanie różnorodnych źródeł danych, w tym ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych i strumieni danych czasu rzeczywistego, w celu przygotowania i optymalizacji danych dla modeli Computer Vision. - Zaangażowanie w ciągły rozwój zawodowy, ze szczególnym naciskiem na bycie na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w metodologiach Computer Vision, narzędzi i klasycznych technik uczenia maszynowego.- Co najmniej wyższy średniozaawansowany poziom języka angielskiego.Profil osobisty- Wykazane umiejętności rozwiązywania problemów i analitycznego myślenia, z udokumentowanym doświadczeniem w stosowaniu tych umiejętności do wyzwań w świecie rzeczywistym w celu identyfikowania problemów, gromadzenia odpowiednie dane i opracowywać kreatywne rozwiązania. - Nastawienie na ciągłe uczenie się, zapewniające nieprzerwaną pracęo być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w zakresie głębokiego uczenia się i odpowiednio dostosowywać umiejętności. - Aktywnie uczestniczyć w ocenie nowych narzędzi do analitycznej inżynierii danych lub nauki o danych.