Ми — EVERSTAR, перша рекрутингова агенція в MilTech для тих, хто готовий створювати технологічне майбутнє.

Але досить про нас, розказуємо про роль.

Наше завдання — допомагати приватним компаніям оборонної сфери знаходити талановитих людей та наближати нашу перемогу.

Один з наших ключових клієнтів спеціалізується на розробці та виробництві безпілотної техніки і супутнього устаткування.

Компанія налагодила та масштабувала власне виробництво двох типів БпЛА.

Зараз вони шукають у команду Інженера з комп'ютерного зору.

 

Про вакансію

---

Які задачі чекають на тебе:

• Підбір апаратної бази під ML-задачі: Розрахунок та вибір камер, оптики (об'єктиви, світлофільтри), спеціалізованого освітлення та обчислювальних платформ (Edge IPC, платформи з GPU / NVIDIA Jetson).
• Збір, структурування та розмітка даних: Організація збору зображень безпосередньо на ділянці виробництва, первинна фільтрація, розмітка дефектів/об'єктів та формування якісних датасетів.
• Розробка гібридних алгоритмів (CV + ML): Поєднання методів класичної комп'ютерної обробки (OpenCV: виділення ROI, бінаризація, фільтрація шумів) із моделями машинного/глибинного навчання (детекція, сегментація, класифікація).
• Навчання та оптимізація моделей: Fine-tuning та донавчання легкозважених архітектур (сімейство YOLO, класифікатори, моделі Anomaly Detection) та їх оптимізація для інференсу в реальному часі (TensorRT, ONNX Runtime, OpenVINO).
• Інтеграція в промислову систему керування: Налаштування зв'язку моделі з ПЛК / керуючим комп'ютером (передача сигналів Pass/Fail, координат для маніпулятора, типів виявленого браку через цифрові сигнали або протоколи).
• Робота з крайовими випадками та валідація: Тестування моделі на варіативних партіях деталей, мінімізація хибних спрацьовувань (False Positives) при суттєвому дисбалансі класів (коли дефектів у вибірці значно менше, ніж норми).
• Підтримка життєвого циклу моделі (MLOps на мінімалках): Ведення версійності моделей і датасетів, написання зрозумілих інструкцій для технологів щодо калібрування системи та процедури донавчання на нові вироби.

Що важливо:

• Базові знання Computer Vision та ML: Розуміння базових архітектур згорткових нейромереж (CNN) для задач детекції/класифікації та методів класичної цифрової обробки зображень.
• Володіння Python та/або C++ та ML-стеком: Впевнені навички роботи з Python та/або C++, бібліотеками OpenCV, PyTorch (або TensorFlow), NumPy для побудови пайплайнів обробки та інференсу.
• Розуміння фізики світла та оптики: Базове уявлення про оптичні схеми (фокусна відстань, глибина різкості, кути підсвічування), щоб розуміти принцип: «якість вхідного кадру визначає точність нейромережі».

 

Що тебе чекає?

---

 

Стабільність і компенсація

• оформлення через КЗпП
• конкурентна винагорода відповідно до ринку + бонуси та премії

Баланс і турбота

• 24 календарні дні відпустки + 1 день у День народження
• гнучкий графік та до 10 днів віддаленої роботи на рік
• оплачувані лікарняні

Здоров’я

• медичне страхування після випробувального терміну
• консультації з психологом

Кар’єрний ріст

• швидке зростання разом із розвитком напрямку
• можливість впливати на процеси та рішення

Команда і середовище

• сильна команда і підтримка в роботі
• повне забезпечення технікою та ресурсами

Розвиток

• компенсація професійного навчання
• доступ до корпоративної бібліотеки

Офіс

• Київ, правий берег
• простір із усім необхідним для роботи, снеками та напоями

Додатково

• бронювання військовозобов’язаних (за наявності документів)
• relocation package (фінансова підтримка при переїзді)