Hidden

Computer Vision Engineer для создания системы распознавания продуктов по фото (Часть хардварного MVP)

Ищу ML-инженера (part-time/freelance, краткосрочно) для создания прототипа системы распознавания продуктов по фото.

Что есть: • Небольшой размеченный датасет (мы сфоткали и разметили в Roboflow)

Задача: • Обучить модель (например, YOLO или подобную) на этом датасете • Реализовать инференс для новых изображений • Развернуть решение: локально (сервер/контейнер) или на SaaS-платформе (например, Roboflow, Azure CV, Ximilar, Clarifai) — по согласованию • Приоритизируем SaaS, так как строим MVP с небольшой нагрузкой (несколько десятков изображений в день). Но если у вас есть навык и видение как быстро поднять свой, тоже рассмотрим. • ВАЖНО — опыт создания интерфейса для использования нейронных сетей используя REST API (flask/fastapi, или других фреймворков). То есть не только обучить, но и задеплоить.

Как это должно работать:

• от нашего устройства на сервер падает фотография,
• ваша система должна подхватить её, распознать объекты (продукты) и выдать список. Количество классов ограниченное и небольшое, на MVP будет 15.

Я экс-яндекс, phd, PM с дизайнерским бекграундом. Мы с другом делаем частный проект для тестирования идеи устройства. Это будет гаджет для распознавания продуктов, хардварная часть в разработке, ML-ка должна получать изображения, и передавать список распознанных объектов дальше.

• Обучить модель (например, YOLO или подобную) на этом датасете • Реализовать инференс для новых изображений • Развернуть решение: локально (сервер/контейнер) или на SaaS-платформе (например, Roboflow, Azure CV, Ximilar, Clarifai) — по согласованию • Приоритизируем SaaS, так как строим MVP с небольшой нагрузкой (несколько десятков изображений в день). Но если у вас есть навык и видение как быстро поднять свой, тоже рассмотрим.

Требования к кандидату/ке: • ВАЖНО — опыт создания интерфейса для использования нейронных сетей используя REST API (flask/fastapi, или других фреймворков). То есть не только обучить, но и задеплоить. • Опыт в object detection и настройке гиперпараметров (YOLOv5/v8, Detectron2, etc.) • Умение работать с визуально схожими объектами (например, упаковки молока разных брендов) • Знание Roboflow, COCO-формата, PyTorch/TensorFlow, OpenCV • Опыт быстрой интеграции ML-прототипов и работы с API/SDK облачных сервисов — плюс

• внимательно слушаю, доверяю вашей экспертизе,
• ценю проактивность, готовность предлагать решения,
• стек не так важен, как умение решать задачи.