Ведущий инженер по машинному обучению и компьютерному зрению

О вакансии

О проекте На промышленное предприятие ищем специалиста для разработки и внедрения системы видеоаналитики на основе искусственного интеллекта. На территории завода установлено множество камер. Детали и изделия постоянно перемещаются между производственными участками. Необходимо создать систему, которая будет распознавать их по внешнему виду, отслеживать перемещения и помогать сотрудникам быстро находить нужные объекты. Дополнительно система должна анализировать производственные операции, учитывать занятость работников и формировать отчеты и графики эффективности. Система должна работать на собственном сервере предприятия, взаимодействовать с внутренними базами данных и 1С. Обработка видеопотоков, работа моделей ИИ и хранение производственных данных должны выполняться внутри инфраструктуры компании.

Обязанности

•Обследовать существующую систему видеонаблюдения, серверное оборудование и информационные системы предприятия.

• Спроектировать архитектуру решения и определить требования к камерам, вычислительным ресурсам и хранению данных.
• Подобрать, адаптировать и дообучить модели машинного обучения на данных предприятия.
• Реализовать распознавание деталей и изделий по визуальным признакам, отслеживание их перемещений внутри одной камеры и между разными камерами.
• Определить, какие детали можно надежно различать по внешнему виду, а для каких потребуется дополнительная маркировка.
• Создать базу событий: обнаружение объекта, время, производственный участок и история перемещений.
• Реализовать поиск детали по наименованию, артикулу или идентификатору с отображением последнего подтвержденного местоположения, времени обнаружения и соответствующего кадра.

•Связать результаты распознавания с номенклатурой, производственными заказами и другими учетными данными.

• Организовать обмен данными с 1С и внутренними базами предприятия через согласованные интерфейсы интеграции.
• Реализовать анализ наблюдаемых действий работников: выполнение производственных операций, длительность работ, ожиданий и простоев.
• Совместно с руководителями производства определить измеримые показатели эффективности с учетом типа операции, объема и качества выполненной работы.
• Разработать отчеты и графики по сотрудникам, сменам и производственным участкам.
• Организовать сбор и разметку видеоданных, проверку точности моделей и разбор ошибок.
• Развернуть систему на сервере предприятия, настроить мониторинг, разграничение доступа и сопровождение.

Требования

• Практический опыт разработки и внедрения решений на основе машинного обучения и компьютерного зрения.
• Уверенное владение Python, OpenCV и PyTorch или TensorFlow.
• Опыт решения задач обнаружения и распознавания объектов, трекинга и повторной идентификации между камерами: Object Detection, Multi-Object Tracking, Re-identification.
• Опыт подготовки наборов данных, обучения и дообучения моделей, оценки их качества на реальных данных.
• Опыт работы с IP-камерами и видеопотоками в реальном времени.
• Опыт локального развертывания моделей ИИ на серверах предприятия, работы с GPU и оптимизации производительности.
• Знание SQL, опыт работы с реляционными базами данных и разработки API.
• Опыт интеграции внешних систем с «1С:Предприятие 8» через HTTP-сервисы, OData или другие подходящие механизмы обмена.
• Навыки работы с Linux, Docker, Git, средствами журналирования и мониторинга.
• Умение оценивать техническую реализуемость задачи, требования к оборудованию и сроки внедрения.
• Готовность взаимодействовать с производственными специалистами, ИТ-службой и разработчиками 1С.

Будет преимуществом

• Опыт внедрения видеоаналитики на заводах, складах или логистических объектах.
• Опыт распознавания действий и анализа производственных процессов.
• Опыт работы с внешне похожими объектами, перекрытиями, изменением освещения и временной потерей объекта из кадра.
• Знание устройства конфигураций 1С и опыт доработки интеграционных механизмов.
• Опыт интеграции с ERP, MES, WMS и системами видеонаблюдения.
• Опыт совмещения компьютерного зрения с QR-кодами, штрихкодами или RFID.
• Опыт технического руководства проектом или командой разработки.

Ожидаемый результат работы На первом этапе - работающий пилот на выбранном участке производства, развернутый на сервере предприятия:

• Распознавание согласованного набора деталей и отслеживание их перемещений.
• Поиск детали с отображением последнего подтвержденного местоположения и истории обнаружений.
• Обмен согласованными данными с тестовой базой 1С.
• Анализ выбранных производственных операций.
• Отчеты и графики по согласованным показателям.
• Оценка точности, частоты ошибок, скорости обработки и необходимых ресурсов для масштабирования.

Критерии приемки пилота определяются до начала внедрения. По результатам пилота - развитие системы и распространение на остальные участки завода.

Как откликнуться Пришлите резюме и краткое описание реализованных проектов в области машинного обучения и компьютерного зрения. Укажите, какую задачу решали, за что отвечали лично, какие результаты получили и эксплуатируется ли решение в реальных условиях. Отдельно просим указать опыт развертывания ИИ на собственных серверах заказчика и интеграции с 1С.

Условия работы

• Место работы: Московская область, г. Одинцово, ул. Транспортная, д.2.
• Формат работы: производство / гибридный.
• Занятость: проектная.
• Уровень дохода: Заработная плата обсуждается с успешным кандидатом на собеседовании.
• Доступные ресурсы: серверное оборудование, камеры, поддержка ИТ-службы и разработчика 1С.
• Возможность влиять на архитектуру решения, выбор технологий и развитие проекта.