Инженер по машинному обучению/компьютерному зрению в Ajax Systems

Какую проблему мы пытаемся решить? Цель — автоматизировать производственные процессы, включая, помимо прочего, сборку устройств, упаковку, визуальный контроль и контроль дефектов. Для достижения этой цели мы планируем использовать как промышленное, так и оборудование и решения собственной разработки. В основе решения лежат коллаборативные роботы и наша собственная разработанная система машинного зрения. Наша технология машинного зрения должна дать оборудованию возможность «видеть», что оно делает, и принимать решения на основе того, что оно видит. Наиболее распространенными видами использования машинного зрения будут визуальный осмотр и обнаружение дефектов, позиционирование и измерение деталей, а также идентификация, сортировка и отслеживание продукции. Поскольку производственная линия также состоит из другого оборудования, такого как конвейеры, автоматические отвертки, лазерная маркировка и т. д. , возникнет необходимость разработать и интегрировать его в централизованную систему, из которой вы сможете отслеживать и контролировать операции. Обязанности: Сотрудничать с заинтересованными сторонами для определения требований к решению, бизнес-целей и ожидаемого результата. Техническое руководство Исследования, проектирование и внедрять алгоритмы машинного обучения/компьютерного зрения. Предоставлять быстрые прототипы и доказательства концепций, которые демонстрируют реальную ценность. Сообщать о результатах, технических ограничениях и решениях бизнесу и неспециалистам. Создавать и предоставлять отчеты о ходе работы, слайды, предложения и документацию в соответствии с требованиями проекта. Тесно сотрудничать с другими инженерами, чтобы найти лучшее решение. Требования: Степень в области компьютерных наук или другая степень, связанная с ИТ. Опыт работы от 2 лет в области компьютерного зрения / машинного зрения / машинного обучения / глубокого обучения; Практический опыт разработки, проектирования и запуска приложений машинного обучения или глубокого обучения. Опыт обработки и обработки данных изображений, включая данные маркировки в экспериментальных и синтетических средах. Знание Python, включая опыт работы с ключевыми библиотеками компьютерного зрения / глубокого обучения, такими как OpenCV, PyTorch, библиотека облаков точек и т. д.; Опыт работы с некоторыми известными архитектурами нейронных сетей, такими как YOLO, MobileNet, U-Net, архитектуры на основе R-CNN и т. д.; Отличные навыки сотрудничества и документирования/отчетности. Будет плюсом: Опыт работы с коллаборативными роботами. Опыт автоматизации производства. Опыт работы в сфере EMS. Мы предлагаем: возможность предлагать и реализовывать собственные идеи, которые влияют на продукт и производство; работа в мотивированной команде и отсутствие всякой ерунды; конкурентоспособная заработная плата; Медицинская страховка; корпоративный английский; компенсация за специализированное обучение; возможность принять участие в проекте бета-тестирования систем безопасности Ajax — получение и тестирование новых гаджетов перед их выпуском. Показать больше Показать меньшеИнженерия и Информационные технологии Отрасли Производство приборов, электротехники и электроники