ML Engineer - video & industrial data

19k - 26k PLN19 000 - 26 000 PLN/ mies./ mies.B2BB2B (netto)

SeniorHybryda·PiasecznoFull-time·B2B

#469117·Dodano wczoraj·2

Źródło: nofluffjobs.com

Aplikuj teraz

Tech Stack / Keywords

Machine learning GitVideo processingPython Docker GCPOPC-UAMQTTC#

Podsumowanie oferty

Rozwój modeli i algorytmów analizy wideo dla PackGuru, platformy wspierającej pracę na liniach produkcyjnych. Rola obejmuje wdrażanie rozwiązań machine learning na urządzeniach brzegowych NVIDIA Jetson oraz pracę z danymi maszynowymi i warstwą LLM.

Wymagania

Wymagania:

Minimum 3 lata doświadczenia jako ML Engineer, Computer Vision Engineer lub na podobnym stanowisku, z modelami wdrożonymi produkcyjnie.
Znajomość Pythona i praktyczne doświadczenie z PyTorch.
Doświadczenie w computer vision: detekcji, segmentacji lub analizie wideo, np. z YOLO lub podobnymi architekturami.
Doświadczenie z platformami NVIDIA Edge (Jetson) i optymalizacją modeli do inferencji: TensorRT, ONNX, kwantyzacja.
Znajomość przetwarzania strumieni wideo: GStreamer, DeepStream, RTSP oraz kodowanie H.264/H.265.
Doświadczenie w budowie i utrzymaniu potoków danych, w tym danych szeregów czasowych, np. PostgreSQL / TimescaleDB lub podobnych.
Swobodna praca w Linuksie, z Dockerem i Gitem.
Samodzielność i umiejętność doprowadzania tematów do końca w małym zespole.
Znajomość języka angielskiego na poziomie umożliwiającym pracę z dokumentacją i komunikację z klientami zagranicznymi.

Mile widziane:

Doświadczenie z danymi przemysłowymi: PLC, OPC-UA, MQTT, sygnały maszynowe.
Znajomość metod analizy szeregów czasowych, wykrywania anomalii lub predictive maintenance.
Doświadczenie z LLM, RAG lub grafami wiedzy, w tym ewaluacją jakości odpowiedzi asystentów AI.
Znajomość C# / .NET.
Doświadczenie z chmurą (GCP) i podejściem MLOps: wersjonowanie modeli, monitoring, automatyczny retrening.
Doświadczenie z pracą na liniach produkcyjnych lub w środowisku fabrycznym (FMCG, pakowanie).

Obowiązki

Utrzymywanie i rozwijanie potoków danych z linii produkcyjnych: danych z PLC, strumieni z kamer oraz przetwarzania wideo na urządzeniach NVIDIA.
Projektowanie, trenowanie i wdrażanie algorytmów analizy wideo na urządzeniach brzegowych Jetson, w tym optymalizacja ich wydajności i niezawodności.
Budowa potoku dla kolejnych modeli ML na danych maszynowych, od eksploracji danych po wdrożenie produkcyjne.
Utrzymywanie i rozwijanie warstwy LLM i grafu wiedzy, w tym regularna ewaluacja jakości odpowiedzi asystenta AI.
Współtworzenie procesora telemetrii: interpretowanie sygnałów maszynowych, definiowanie stanów i zdarzeń maszyn oraz wykrywanie przyczyn strat na linii.
Monitorowanie działania modeli w produkcji, wykrywanie ich degradacji i planowanie ponownego treningu.
Współpraca z zespołem automatyki i inżynierami po stronie klienta przy zbieraniu danych i walidacji wyników.
Udział we wdrożeniach na liniach produkcyjnych klientów, zdalnie i na miejscu.
Dokumentowanie rozwiązań i dzielenie się wiedzą w zespole.

Inne informacje

Gotowość do okazjonalnych wyjazdów na wdrożenia u klientów, także za granicą.

PackGuru

Pracodawca

Aplikuj teraz