Інженер ШІ Серед в Vestigit

Приєднуйтесь до нашої команди як інженер ШІ та працюйте з нами над інноваційним проектом, який змінить спосіб захисту відеовмісту в Інтернеті.

Наша платформа Vestigium дозволяє постачальникам контенту, власникам платформи OTT і телевізійним станціям позначати трансляції невидимим водяним знаком, який генерується окремо для кожного передплатника. Завдяки цьому, коли ми виявляємо незаконно поширений матеріал на підозрілому веб-сайті, ми можемо швидко перевірити, чи є він власністю нашого клієнта, і встановити особу, відповідальну за порушення авторських прав. 

Крім того, як Vestigit, ми є частиною Illiad Group, місія якої полягає в розробці інноваційних проектів у сфері мультимедіа та кібербезпеки з використанням останніх досягнень у сфері ШІ. Водяні знаки є нашим головним проектом, але якщо ви хочете бути частиною більш інноваційних підприємств, не зволікайте та подавайте заявку.

Як інженер зі штучного інтелекту ви працюватимете над розробкою системи тегів відеовмісту за допомогою невидимого водяного знака, створеного нашою платформою. Ваш внесок у розробку вдосконалених алгоритмів і моделей машинного навчання дозволить нам зменшити площу маркування. Через адаптивний характер місця нанесення маркера виявити його неозброєним оком буде набагато складніше. Таким чином ми забезпечимо високу якість захищених матеріалів, мінімізуючи негативний вплив на їх отримання.

При виконанні вашого завдання необхідно:

• Мати щонайменше 3 роки досвіду роботи в області обробки зображень або комп’ютерного зору з використанням методів машинного навчання.
• Досвід впровадження власних нейромережевих моделей.
• Ознайомлення з GAN (Generative Adversarial Networks), WGAN (Wasserstein GAN) та іншими генеративними техніками.
• Продемонстрував дуже хороші знання Python, включаючи такі бібліотеки, як OpenCV, NumPy і scikit-learn.
• Зрозумійте теорію комп'ютерного зору, таку як колірні простори, стиснення та ентропія.

Було б добре (і корисно для вас):

• Знання генеративних моделей для зображень.
• Знання стандартів JPEG, MJPEG, MPEG.
• Знання, підкріплені досвідом аналізу та обробки відео.
• Знання частотних перетворень і бібліотеки pywavelets.
• Досвід проектування та аналізу власних моделей та проведення дослідницької діяльності.
• Знання техніки водяних знаків або стеганографії.

Навіть якщо ви не відповідаєте всім вимогам, радимо вам надіслати своє резюме. Ми віримо в розвиток і потенціал кожного кандидата, тому хочемо дати вам шанс приєднатися до нашої команди!

Приєднуйтеся до нашої команди, якщо ви захоплюєтеся штучним інтелектом, готові до викликів і шукаєте динамічне робоче середовище. Ми інноваційна команда, яка постійно шукає найкращі рішення та нові можливості в області обробки зображень та комп’ютерного зору. Якщо масаз сильними навичками програмування, креативністю у створенні передових моделей машинного навчання та вмінням працювати в команді, ми шукаємо вас! Надішліть нам своє резюме та приєднайтеся до написання свого імені в майбутньому безпеки відео.

Приєднуйтесь до нашої команди як інженер ШІ та працюйте з нами над інноваційним проектом, який змінить спосіб захисту відеовмісту в Інтернеті.

Наша платформа Vestigium дозволяє постачальникам контенту, власникам платформи OTT і телевізійним станціям позначати трансляції невидимим водяним знаком, який генерується окремо для кожного передплатника. Завдяки цьому, коли ми виявляємо незаконно поширений матеріал на підозрілому веб-сайті, ми можемо швидко перевірити, чи є він власністю нашого клієнта, і встановити особу, відповідальну за порушення авторських прав. 

Крім того, як Vestigit, ми є частиною Illiad Group, місія якої полягає в розробці інноваційних проектів у сфері мультимедіа та кібербезпеки з використанням останніх досягнень у сфері ШІ. Водяні знаки є нашим головним проектом, але якщо ви хочете бути частиною більш інноваційних підприємств, не зволікайте та подавайте заявку.

Як інженер зі штучного інтелекту ви працюватимете над розробкою системи тегів відеовмісту за допомогою невидимого водяного знака, створеного нашою платформою. Ваш внесок у розробку вдосконалених алгоритмів і моделей машинного навчання дозволить нам зменшити площу маркування. Через адаптивний характер місця нанесення маркера виявити його неозброєним оком буде набагато складніше. Таким чином ми забезпечимо високу якість захищених матеріалів, мінімізуючи негативний вплив на їх отримання.

При виконанні вашого завдання необхідно:

• Мати щонайменше 3 роки досвіду роботи в області обробки зображень або комп’ютерного зору з використанням методів машинного навчання.
• Досвід впровадження власних нейромережевих моделей.
• Ознайомлення з GAN (Generative Adversarial Networks), WGAN (Wasserstein GAN) та іншими генеративними техніками.
• Продемонстрував дуже хороші знання Python, включаючи такі бібліотеки, як OpenCV, NumPy і scikit-learn.
• Зрозумійте теорію комп'ютерного зору, таку як колірні простори, стиснення та ентропія.

Було б добре (і корисно для вас):

• Знання генеративних моделей для зображень.
• Знання стандартів JPEG, MJPEG, MPEG.
• Знання, підкріплені досвідом аналізу та обробки відео.
• Знання частотних перетворень і бібліотеки pywavelets.
• Досвід проектування та аналізу власних моделей та проведення дослідницької діяльності.
• Знання техніки водяних знаків або стеганографії.

Навіть якщо ви не відповідаєте всім вимогам, радимо вам надіслати своє резюме. Ми віримо в розвиток і потенціал кожного кандидата, тому хочемо дати вам шанс приєднатися до нашої команди!

Приєднуйтесь до нашої команди,якщо ви захоплюєтеся штучним інтелектом, готові до викликів і шукаєте динамічне робоче середовище. Ми інноваційна команда, яка постійно шукає найкращі рішення та нові можливості в області обробки зображень та комп’ютерного зору. Якщо у вас є хороші навички програмування, креативність у створенні передових моделей машинного навчання та вміння працювати в команді, ми шукаємо вас! Надішліть нам своє резюме та приєднайтеся до написання свого імені в майбутньому безпеки відео.

,[Розробка системи маркування відеовмісту, Робота з алгоритмами та моделями машинного навчання, Проектування, впровадження та оптимізація передових моделей нейронних мереж., Використання методів обробки зображень і комп’ютерного зору для розробки технології водяних знаків і пов’язаних проектів, Проведення дослідження нових генеративних методів (наприклад, GAN, WGAN), Аналіз та дизайн власних моделей обробки відео та здійснення дослідницької діяльності для їх покращення., Написання та підтримка коду на Python, використання бібліотек, таких як OpenCV, NumPy та scikit-learn., Інтеграція та тестування розроблених моделей і алгоритмів, Робота в мультидисциплінарній команді для спільної мети розробки інноваційних технологій у сфері кібербезпеки та суміжних, Оптимізація та адаптація розроблених рішень, Участь у тренінгах та конференціях для постійного підвищення кваліфікації в область обробки зображень та штучного інтелекту., Бути в курсі останніх тенденцій і технологій у сфері комп’ютерного зору та машинного навчання., Виявлення та вирішення технічних проблем, пов’язаних із системою водяних знаків.] Вимоги: AI, AWS , Машинне навчання, Python, scikit-learn, opencv, NumPy Бонуси та відгуки: приватне медичне обслуговування, обідня карта, невеликі команди, абонемент на спорт, безкоштовна кава, паркування велосипедів, душ, безкоштовна парковка, стартова атмосфера, без дрес-коду.