ОБЩИЕ ТРЕБОВАНИЯ
- Зарплата: от 6 000 000 до 12 000 000 сум
- Образование: Высшее техническое или ИТ-направление
- Опыт работы: От 1 года работы с Python
- Знание языков:
- Узбекский — обязательно
- Английский — на уровне чтения технической документации
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАВЫКИ
Компьютерные навыки (обязательные):
- Уверенное владение Python
- Опыт работы с библиотеками:
pandas, numpy, requests - Опыт написания скриптов для обработки и трансформации данных
- Владение структурами данных и алгоритмами
- Умение сортировать, фильтровать и агрегировать данные в Python
- Опыт написания утилит и ботов для автоматизации задач
- Знание работы с API и базами данных
Дополнительные навыки (желательно):
- Опыт взаимодействия с AI/ML библиотеками:
- Web Scraping
- Vector Databases
- OpenCV
- TensorFlow / PyTorch
- Langchain / LlamaIndex
Знание инструментов:
- MLOps
- Monitoring (Grafana / Prometheus)
- MLFlow, Apache Airflow
- Git
ДОЛЖНОСТНЫЕ ОБЯЗАННОСТИ
- Создание и поддержка скриптов для обработки и сортировки данных
- Автоматизация повторяющихся задач
- Подготовка отчетов и выгрузок по заданным шаблонам
- Интеграция с внешними API и базами данных
- Поддержка бизнес-команды в задачах, связанных с данными и AI
Бриф от тимлида по требованиям к кандидату:
1. Линейная алгебра:
Кандидат должен уверенно владеть основами линейной алгебры, так как это необходимо для работы с геометрическими преобразованиями и построением моделей обработки изображений.
2. Управление геометрическими процессами:
Требуется понимание и практический опыт работы с геометрическими трансформациями, включая повороты, масштабирование, аффинные и перспективные преобразования.
3. Мониторинг действующих объектов:
Опыт в разработке решений по отслеживанию объектов в видео или реальном времени (например, трекинг, детекция, анализ поведения).
4. Знание OpenCV:
Обязательное требование — уверенное владение библиотекой OpenCV: работа с изображениями, видео, фильтрами, трекингом и детекцией объектов.
5. Опыт работы с hardware (видеокарты):
Понимание принципов работы с видеокартами (GPU), включая ускорение вычислений для задач компьютерного зрения и нейронных сетей.
6. TensorFlow:
Навыки работы с фреймворком TensorFlow — построение, обучение и оптимизация моделей глубокого обучения.
Contact: @Jazgul86