- Страна
- Россия
- Зарплата
- от 180 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Computer Vision Engineer (Middle)
Оценка ИИХорошая вакансия для Middle-специалиста с прозрачными требованиями и возможностью удаленной работы. Указанная зарплата соответствует рыночному уровню для данного грейда.
Сложность вакансии
Оценка ИИСредний уровень сложности обусловлен требованием глубоких знаний не только в CV, но и в классическом ML и статистике, а также наличием 3-летнего коммерческого опыта.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата от 180 000 ₽ соответствует нижней границе рыночного диапазона для Middle CV инженеров в России, который обычно составляет 180 000 – 280 000 ₽.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Откликайтесь сейчас, чтобы применить свои знания CV и ML в разработке передовых визуальных решений!
Описание вакансии
от 180 000 ₽/месяц
Удаленка, Фултайм
Мы в поиске Computer Vision Engineer (Middle) с коммерческим опытом от 3 лет для разработки и внедрения современных решений в области компьютерного зрения. Нам важно хорошее знание классического машинного обучения, статистического анализа и алгоритмов Computer Vision...(Откликнуться)
**⚠️ Будьте внимательны: иногда мошенники маскируют свои схемы под вакансии реальных компаний, никому не передавайте доступ к своим аккаунтам или устройствам.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Machine Learning
- Statistics
- Computer Vision
- Algorithms
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний в области компьютерного зрения.
Расскажите о различиях между детекцией объектов, семантической и инстанс-сегментацией. В каких случаях вы выберете тот или иной подход?
Оценка навыков работы с данными и понимания классического ML.
Какие методы аугментации данных вы считаете наиболее эффективными для задач CV и как вы боретесь с дисбалансом классов в выборке?
Проверка практического опыта оптимизации.
Как вы подходите к задаче оптимизации инференса модели для работы в реальном времени? Какие инструменты (например, TensorRT, OpenVINO) вы использовали?
Оценка математической подготовки.
Как работает функция потерь IoU (Intersection over Union) и в каких задачах она применяется чаще всего?
Проверка опыта работы с нейросетевыми архитектурами.
