Науковий спеціаліст із спеціалізацією на комп’ютерному баченні (Центр компетенції даних) в Sigma Software

Data Scientist with a focus on Computer Vision (Data Competency Center) Будапешт (Угорщина), Київ, Харків, Львів, Дніпро, Одеса, Вінниця, Івано-Франківськ, Луцьк, Моршин, Полтава, Суми, Тернопіль, Черкаси, Чернівці, Бургас (Болгарія), Варшава (Польща), Краків (Польща), Лісабон (Португалія), Нью-Йорк (США), Познань (Польща), Прага (Чехія), Стокгольм (Швеція) Step into the role ofaData Scientist atSigma Software, with afocus onComputer Vision. Inthis dynamic position within our Data Competency Center, you will spearhead innovation, craft solution architectures, and participate inpre-sales activities, leveraging the forefront ofComputer Vision technology. Project We are a team of 160+ professionals. We are very different, but afew things make usa true team: a genuine passion for our work, friendliness, and inexhaustible optimism, no matter what.  AsaMiddle Data Scientist joining BU003 Data Competency Center, you will bepivotal inshaping and driving its endeavors. RESPONSIBILITIES Define and refine technical requirements for Computer Vision projects inclose collaboration with clients and Team Leads Lead the creation and implementation ofadvanced Computer Vision models for object detection, image classification, and real-time video analysis Incorporate classical machine learning techniques, such asclustering, classification, and anomaly detection, into Computer Vision projects toenhance accuracy and efficiency Work with avariety ofdata sources toprepare and optimize data for Computer Vision applications, ensuring robust model training and performance Guide the integration ofComputer Vision models into production systems, focusing onreal-time performance and scalability Stay abreast ofemerging trends and technologies inComputer Vision, experimenting with new tools and methods topush the boundaries ofcurrent models and solutions Communicate the value and impact ofComputer Vision projects tostakeholders, effectively translating complex technical achievements into strategic business advantages Actively participate inthe evaluation ofnew tools for analytical data engineering ordata science REQUIREMENTS Established expertise inComputer Vision, reinforced byastrong proficiency inPython and adeep understanding ofessential frameworks such asOpenCV, TensorFlow, and PyTorch Comprehensive knowledge and hands-on experience with various neural network architectures, including Convolutional Neural Networks (CNNs), Fast R-CNN, VGG, ResNet, YOLO, and SSD, for tasks such asimage classification, object detection, segmentation, and real-time video processing. Familiarity with implementing techniques like transfer learning, data augmentation, and fine-tuning tooptimize model performance Solid background inclassical machine learning techniques, with aproven ability tointegrate these methods with advanced Computer Vision technologies effectively Demonstrated success inmanaging and analyzing diverse data sources, including structured, unstructured, and real-time data streams, toprepare and optimize data for Computer Vision models Acommitment toongoing professional development, with afocus onstaying abreast ofthe latest advancements inComputer Vision methodologies, tools, and classical machine learning techniques English proficiency: Confident Intermediate level or higher (both written and spoken) PERSONALPROFILE: Demonstrated problem-solving and analytical thinking skills, with aproven track record ofapplying these skills toreal-world challenges toidentify problems, gather relevant data, and develop creative solutions Continuous learning mindset, ensuring you stay updated with the latest advancements indeep learning and adapt skills accordingly ПРОЕКТ Ми— команда зі160+професіоналів. Мидуже різні, але кілька речей роблять нас справжньою командою: непідробна пристрасть досвоєї роботи, дружелюбність таневичерпний оптимізм, незважаючи нінащо. Приєднавшись доBU003 Data Competency Center напосаду Middle Data Scientist, тивідіграватимеш вирішальну роль уформуванні тарозвитку його діяльності. ОБОВ’ЯЗКИ Визначати тауточнювати технічні вимоги допроєктів комп’ютерного зору утісній співпраці зклієнтами такерівниками команд Керувати створенням тавпровадженням передових моделей комп’ютерного зору для виявлення об’єктів, класифікації зображень тааналізу відео вреальному часі Впроваджувати класичні методи машинного навчання, такі яккластеризація, класифікація тавиявлення аномалій, упроєкти комп’ютерного зору для підвищення точності таефективності Працювати зрізними джерелами даних для підготовки таоптимізації даних для застосунків комп’ютерного зору, забезпечуючи надійне навчання тапродуктивність моделі Керувати інтеграцією моделей комп’ютерного зору увиробничі системи, зосереджуючись напродуктивності тамасштабованості вреальному часі Бути вкурсі нових тенденцій ітехнологій угалузі комп’ютерного зору, експериментувати зновими інструментами таметодами, щоб розширити межі існуючих моделей ірішень Доносити цінність тавплив проєктів комп’ютерного зору дозацікавлених сторін, ефективно перетворюючи складні технічні досягнення настратегічні бізнес-переваги Брати активну участь воцінюванні нових інструментів для аналітичної інженерії даних або науки про дані Знання англійської мови: Впевнений рівень Intermediate або вище (якписьмово, так іусно) ВИМОГИ Досвід угалузі комп’ютерного зору, підкріплений високим рівнем володіння мовою програмування Python таглибоким розумінням основних фреймворків, таких якOpenCV, TensorFlow таPyTorch Всебічні знання тапрактичний досвід роботи зрізними архітектурами нейронних мереж, включаючи згорткові нейронні мережі (CNN), Fast R-CNN, VGG, ResNet, YOLO таSSD, для виконання таких задач, яккласифікація зображень, виявлення об’єктів, сегментація таобробка відео вреальному часі Знання методів реалізації, таких яктрансферне навчання, аугментація даних таточне налаштування для оптимізації продуктивності моделі Солідний досвід укласичних методах машинного навчання здоведеною здатністю ефективно інтегрувати ціметоди зпередовими технологіями комп’ютерного зору Наявність успішного досвіду вуправлінні тааналізі різноманітних джерел даних, включаючи структуровані, неструктуровані дані тапотоки даних уреальному часі, зметою підготовки таоптимізації даних для моделей комп’ютерного зору Прагнення допостійного професійного розвитку, закцентом напостійне відстеження останніх досягнень уметодологіях, інструментах комп’ютерного зору такласичних методах машинного навчання