Lead Machine Learning Engineer (Computer Vision) (удаленная работа)

21 ноября 2024

Уровень зарплаты:
з.п. не указана
Требуемый опыт работы:
Не указан

Вакансия: Lead Machine Learning Engineer (Computer Vision)

Описание вакансии

Удаленная работа приветствуется!

Мы в Gradient ищем талантливого и опытного ML инженера для создания новых передовых технологий и улучшения текущих пайплайнов обработки фото и видео для приложений Gradient и Persona .

Gradient - мобильное приложение для редактирования фото и видео

  • Самое скачиваемое приложение в мире за месяц в 2019, 2020 годах

  • Best of 2019 среди приложений по версии Apple

Persona - передовой бьюти фото и видео редактор с инновационными технологиями обработки селфи

Совокупно наша аудитория составляет больше 100 миллионов пользователей

Ваши задачи

  • Исследовать, разрабатывать и внедрять state-of-the-art технологии в области обработки изображений и видео

  • Совершенствовать текущие технологии и пайплайны

  • Следить за новейшими исследованиями и публикациями в ML и computer vision

  • Оптимизировать модели для работы на сервере и мобильных устройствах

  • Работать с большим объемом данных в датасетах, совершенствовать подходы по их получению и обработке

Требования

  • Высшее образование в сфере computer science в ведущем технологическом вузе

  • Опыт работы на senior позиции в топовых фото/видео редакторах, computer vision стартапах или бигтехе от 3 лет

  • Глубокое понимание текущих SOTA подходов в computer vision и ML (GAN, diffusion, transformers и тд)

  • Опыт деплоя production-ready моделей на большие аудитории

  • Идеальное знание Python, Pytorch

  • Знание основных инструментов и библиотек для обработки изображений и видео (OpenCV, Scikit-Image, FFmpeg и тд)

  • Обладание отличным математическим бэкграундом - линейная алгебра, теория вероятностей, мат. анализ

Будет плюсом:

  • У вас есть PhD или вы в процессе получения

  • У вас есть опубликованные статьи или github-репозитории, в которых вы внесли вклад в развитие отрасли

  • Участие в ведущих конференциях и семинарах по computer vision (CVPR, ICCV, ECCV)