TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #840 · 30.06

Целых две недели ничего не писал, потому что была большая загрузка по работе. Только недавно вернулся с AtomSkills этого года. Про чемпионат для профессионалов AtomSkills я вам уже рассказывал год назад. Тогда мы выиграли золото, поэтому поехать участником я не мог по правилам, так что поехал членом жюри. Было классно посмотреть изнанку. В нашу задачу входила разработка задания, определение критериев проверки, составление сценария проверки и, собственно, сама проверка с выставлением баллов. Напомню, что на обычном хакатоне можно сделать неработоспособный продукт на моках и выиграть одной презентацией с хорошими скринами. А вот на AtomSkills есть строгие критерии проверки: работу каждой команды деплоят с нуля на чистую машину и вручную прогоняют по сценариям, давая баллы за то, что программа позволяет реализовать нужные бизнес-процессы. Разработка способа справедливо и быстро оценить довольно разные работы — не самое простое дело. Да еще и в этом году были рекордные 12 команд. Сразу стали видны ошибки, которые мы, например, допустили при формировании задания; сразу понадобилась способность быстро договориться и выработать какой-то общий подход к спорным моментам. В общем, как и в любом деле, тут нужен опыт. Но было интересно, чемпионат раскрылся для меня с несколько новой стороны. Ещё не мог не обратить внимание на то, как быстро команда жюри нашла контакт друг с другом, и как согласовано работала. Да и вообще, от общения с ребятами получил много удовольствия: и на уровне деловых взаимоотношений, и на уровне шуток и приколов, и на уровне гиковых бесед — было прям очень круто. Подумал о том, что это связано с совпадением людей сразу в нескольких аспектах. Во-первых, все айтишники, и это уже какая-то первичная выборка, показывающая общие интересы. Во-вторых, все работают в похожем режиме: на постоянке в корпорации, имея сотрудников в подчинении и так далее. Потому что, например, айтишник без работы по графику уже не во всём поймёт айтишника работающего, я был в обеих ролях и знаю, о чём говорю. В-третьих, что тоже немаловажно, в жюри никого не заставляют ехать, туда попадают люди, которым интересен чемпионат, интересна организация какой-то движухи, интересно помогать коллегам в развитии и совершенствовании. Тоже нужно обладать определёнными жизненными целями и ориентирами. Посмотрим, удастся ли поехать через год, и в какой роли. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #resnet

当前筛选 #resnet清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2854 · 08.08.2025 г., 06:05

#вакансия#ML#CV#Engineer#Senior#YOLOv5#YOLOv8#EfficientDet#EfficientNet#ResNet#ViT#DeepLab#ObjectTracking#SQL#Docker#k8s#Remote Senior CV/ML Engineer Всем привет! Наша компания Will9 (резиденты Сколково, ИТ-аккредитация) активно развивает продуктовое направление, в связи с чем мы находимся в поиске Senior CV/ML Engineer в высоконагруженный масштабный продукт для ритейла. Наша компания занимается реализацией проектов для ТОП-3 ритейлеров РФ и работает на рынке более 8 лет. Вам предстоит принять участие в составе команды асов в разработке продукта. Спектр задач довольно широкий – матчинг товаров и ценников, построение облаков эмбеддингов, классифкация, сегментация и детектирование, трекинг объектов, а также непрерывное дообучение в “боевых” условия магазинов на тысячах камер. Мы ждем от вас: ● Более 4 лет опыта полного цикла обучения, развертывания и поддержки систем компьютерного зрения (желательно в ритейле, индустриальной или IoT-сфере) ● Опыт построения пайплайна от сбора данных до инференса в проде: ○ Аугментация, аннотация, выбор модели, обучение, валидация, экспорт, интеграция. ○ Применение Active Learning, Semi-supervised Learning (если аннотация ограничена). ● Практический опыт владения языком Python более 4 лет (основные библиотеки для DS/ML/CV) ● Глубокое знание современных CV-технологий: ○ Object Detection: YOLOv5/v8, SSD, Effi cientDet, Faster R-CNN и др. ○ Image Classifi cation: Effi cientNet, ResNet, ViT и др. ○ Instance/semantic segmentation: Mask R-CNN, DeepLab. ○ Object Tracking. ● Опыт построения и поддержки больших мультиклассовых каталогов: ○ Работа с большим количеством классов (10k+), включая fi ne-grained classifi cation. ○ Оптимизация производительности при inferencing на большом классовом спейсе ● Приветствуется знание систем баз данных (например, PostgreSQL, Infl uxDB) и языка SQL. ● Опыт с микросервисной архитектурой и контейнеризацией (Docker, Kubernetes), а также организации высокопроизводительного инференса (например, DeepStream или Triton Inference Server) ● Практический опыт оптимизации сетей (прунинг, квантизация, дистилляция) будет существенным плюсом Что мы предлагаем: ● Конкурентоспособная заработная плата (170-300k для middle, от 300 до 500к на руки для senior в зависимости от опыта). ● Делаем 2 новых продукта (трекшен от ритейла очень хороший). ● Небольшой эффективный коллектив проектной команды, собранный из профессионалов (A-Team). ● Полностью удаленный формат работы и гибкий график. ● Готовы брать и на проектную деятельность (неполная занятость). 👉 По всем вопросам и с резюме пишите @PrometeiArt