Razvoj rešitev s področja računalniškega vida, strojnega in globokega učenja. Izbira, implementacija in primerjava primernih ML/DL pristopov za konkretne probleme. Priprava in analiza podatkov: zajem, čiščenje, označevanje, predprocesiranje, augmentacija in vizualizacija. Učenje, validacija in optimizacija modelov ter sistematično izvajanje eksperimentov. Načrtovanje in prilagajanje arhitektur nevronskih mrež, loss funkcij, metrik, strategij učenja in hiperparametrov. Analiza napak ter izboljševanje natančnosti, robustnosti in generalizacije modelov. Delo na nalogah, kot so klasifikacija slik, detekcija objektov, segmentacija, podobnost slik, lokalizacija ter 3D/stereo vid. Spremljanje aktualnih raziskav, razumevanje znanstvenih člankov ter preizkušanje novih metod. Optimizacija inference in podatkovnih cevovodov ter skrb za kakovost, ponovljivost in dokumentiranje eksperimentov. Sodelovanje v majhni razvojno-raziskovalni ekipi pri načrtovanju eksperimentov, code reviewu in izmenjavi znanja. Dobro razumevanje globokega učenja in osnovnih arhitekturnih nevronskih mrež, predvsem CNN-jev in Transformerjev. Izkušnje z vsaj enim ogrodjem, kot so PyTorch, TensorFlow ali JAX. Dobro matematično ozadje na področjih linearne algebre, verjetnosti, statistike in optimizacije. Razumevanje ML procesa: priprava podatkov, učenje, validacija, preprečevanje overfittinga in evalvacija modelov. Poznavanje knjižnic, kot so NumPy, SciPy, scikit-learn, pandas, Matplotlib in OpenCV. Razumevanje pristopov, kot so transfer learning, fine-tuning, data augmentation, regularizacija, learning-rate scheduling in metric learning. Osnovno poznavanje Gita. Radovednost in želja razumeti, zakaj model deluje oziroma zakaj ne. Prednosti: C, C++ ali Rust in optimizacija zmogljivosti. Moderne arhitekture za klasifikacijo, detekcijo ali segmentacijo. Delo z GPU-ji in optimizacijo učenja oziroma inference. Orodja za spremljanje in primerjanje eksperimentov. Linux in Bash. Pisanje pregledne, modularne in vzdrževane kode. Implementacija metod iz znanstvenih člankov oziroma reprodukcija raziskovalnih rezultatov. Sodobno, sproščeno in stimulativno delovno okolje, možnost strokovnega napredka ter primerno plačilo (senioriteto določi Vodja na podlagi tehnične diskusije, za mid nivo se rang začne pri 3.300 eur bruto osnove) dinamično delo, izobraževanje in usposabljanja za potrebe delovnega mesta, nadstandardno zdravstveno zavarovanje, športne aktivnosti, pozitivne in zagnane sodelavce/-ke, ki ti bodo vedno pripravljeni/-e pomagati Prijave in življenjepis sprejemamo na
[email protected]