Добавьте страницу в закладки!
Нажмите звёздочку в адресной строке браузера, либо используйте сочетание клавиш " + D"
2 июля 2026
Чем предстоит заниматься
- Проектировать и разрабатывать видеопайплайн для постфактум-обработки записей уроков: декодирование видео, выделение дорожек в записи, ресемплинг, пакетная обработка кадров.
- Реализовывать детекцию лица и извлечение признаков: лицевые ландмарки, присутствие в кадре, индикаторы взгляда и активности (EAR, head pose, движение ключевых точек и др. по согласованной методологии).
- Обрабатывать пограничные случаи: нет лица в кадре, плохое освещение, ребёнок вышел из кадра, gallery view с несколькими участниками.
- Готовить структурированный выход для ML-команды: временные ряды и события с таймкодами (контракт признаков, документация схемы данных).
- Участвовать в разметке и валидации видеопризнаков совместно с методистами.
- Интегрировать CV-сервис с платформой (REST API).
Требования (обязательные)
- Подтверждённый опыт в computer vision от 2 лет: видеоаналитика, детекция/ландмарки лица, практические проекты (портфолио, репозитории, описание внедрений).
- Профильное высшее образование или эквивалентный практический опыт (прикладная математика, информатика, физика, кибернетика и смежные области).
- Уверенный Python: OpenCV, NumPy; опыт пайплайнов обработки видео (не только статичных изображений).
- Опыт с MediaPipe, dlib или аналогами для face detection / face mesh / pose; понимание ограничений готовых моделей в проде.
- Понимание классических методов CV: геометрия камеры, оценка позы головы (PnP), работа с координатами ландмарков, фильтрация шума по времени.
- Навыки оценки качества видеопайплайна: стабильность детекции, доля кадров no face, воспроизводимость на разных записях.
- Опыт деплоя CV-моделей: Docker, базовый REST API.
- Свободное владение Linux и Git.
Мы предлагаем
