Deep Learning Engineer (CV)

Почему рекомендуем

Подняли денег от фонда, который инвестировал в Looksery и AI Factory (приобретены компанией Snap за $150 млн и $166 млн соотвественно), а также получили грант от Nvidia Inception.

Задачи

• Разрабатывать face swap (дип фейки, mobile, near real-time).
• Ужимать модели (квантизация, дистилляция и прочее), оптимизировать инференс и доводить все это добро до телефона (таргет платформа iOS / CoreML). Дальше подхватывают iOS разработчики.
• Читать, понимать, воспроизводить статьи по компьютерному зрению (как генеративные, так и дискриминативные модели) и не грустить когда они не заводятся.

Требования

• Сильные навыки имплементации, тренировки и отладки моделей (PyTorch).
• Опыт работы в Computer Vision.
• Читать последние статьи с конференций и понимать, что из всего множества стоит попробовать заимплементить: CVPR, ECCV, ICCV, NeurIPS, arXiv.
• Проактивность. Надо самому уметь оценивать текущий результат. Как с помощью известных model-based метрик вроде FID, так и с помощью классического: поспрашивал людей <-> залил результаты на Толоку <-> выдумал новую метрику, которая хорошо коррелирует с качеством ожидаемых результатов.

Будет плюсом:

• Понимание компьютерной графики и 3D (рендеринг как классический, так и neural).
• Swift (чтобы тестировать модели и обрабатывать видео на девайсе).
• ARKit / ARCore (если надо какое-то 3D, допустим синтетические данные).
• Наличие публикаций на CV/ML конференциях.

Условия

• Команда единомышленников из Data Science-мира с опытом (публикациями) в области генерации и трансфера звука и картинок.
• Зарплата 200 000 - 350 000 ₽ + phantom stocks.
• Компенсация обедов (10 000 в месяц) и занятий спортом (5 000 в месяц).
• ДМС со стоматологией.
• Купят всю необходимую технику.
• Работа в комфортном офисе в центре Санкт-Петербурга (3 мин от м. Петроградская) или ремоут.
• Помощь с релокейтом для иногородних кандидатов.

Как устроен процесс найма

• Общение с HR-коллегой, который расскажет все про стартап и которому можно задать разные вопросы.
• Кодинг интервью — решаете задачки, проверяете computer science базу.
• Собеседование по ML — задают технические вопросы, обсуждают ваш опыт.
• Высылают тестовое задание на 24 часа в любой удобный для тебя день. В качестве GPU хватит Google Colab или Kaggle Kernel.
• Беседа с CEO.