Когда в резюме описываешь смену места работы, важно сосредоточиться на положительных аспектах, которые ты приобрел за время работы в предыдущей компании. Можно подчеркнуть, что принял решение о смене работодателя, чтобы продолжить профессиональный рост, найти новые вызовы или расширить свои навыки в области машинного зрения.

  1. Подчеркни профессиональное развитие
    Укажи, как работа в предыдущей компании помогла тебе развить ключевые навыки. Например, можно отметить, что ты получил опыт работы с новыми технологиями, улучшил свои способности в решении сложных задач или углубился в определенные направления машинного зрения, такие как нейросети, алгоритмы глубокого обучения или оптимизация производственных процессов.

  2. Новый уровень вызовов
    Уточни, что ты решил перейти на новую позицию, чтобы столкнуться с более амбициозными проектами. Это может включать участие в разработке масштабных проектов, внедрение инновационных решений или работу с более сложными данными и задачами.

  3. Цели и перспективы
    Заявление о смене работы может быть связано с поиском долгосрочных профессиональных целей, таких как более широкий круг задач или более высокие позиции, которые могут быть недоступны в текущей компании. Важно показать, что решение было обосновано желанием развиваться и достигать новых целей в карьере.

  4. Поддержание хороших отношений с прошлым работодателем
    Убедись, что не указываешь негативных аспектов предыдущего места работы. Например, вместо фразы «была неинтересная работа» можно сказать, что «пришлось завершить проект, который уже не мог обеспечить дальнейшее развитие, и я искал возможности для роста».

Такое представление о смене работы поможет подчеркнуть твой профессионализм, целеустремленность и желание развиваться. Главное — сконцентрироваться на позитивных аспектах перемен, а не на их причинах.

Инструкции по работе с тестовыми заданиями и домашними проектами для инженера по машинному зрению

  1. Общие требования

  • Тестовые задания и домашние проекты должны отражать реальные задачи, с которыми кандидат столкнётся в работе.

  • Оцениваться должны не только конечный результат, но и подход к решению, чистота и читаемость кода, а также документация.

  • Кандидату необходимо предоставить чёткое техническое задание с описанием целей, ограничений и ожидаемого результата.

  1. Подготовка задания

  • Указать формат входных данных (изображения, видео, датасеты).

  • Предоставить пример входных данных и желаемый формат выходных.

  • Задание должно включать требования по точности, скорости работы и ресурсам (если применимо).

  • По возможности, указать примеры успешных решений или ссылки на литературу.

  1. Инструкция для кандидата

  • В начале работы изучить предоставленные материалы и требования.

  • Определить основные этапы решения (предобработка, обучение модели, валидация, тестирование).

  • При выполнении кода придерживаться стандартов кодирования и комментировать важные части.

  • Использовать контроль версий (например, Git) для отслеживания изменений.

  • Описать в readme файл используемые методы, выбор архитектуры, параметры и результаты.

  • Предоставить инструкции по запуску и воспроизведению результата.

  1. Критерии оценки

  • Корректность и полнота решения задачи.

  • Качество и структурированность кода.

  • Умение использовать современные библиотеки и инструменты машинного зрения.

  • Оптимизация модели и алгоритмов (скорость, потребление памяти).

  • Качество документации и пояснений.

  • Способность объяснить свои решения на интервью.

  1. Проведение собеседования по результатам

  • Обсудить выбранные методы и алгоритмы.

  • Проверить понимание кандидатом причин выбора тех или иных подходов.

  • Обсудить возможные улучшения и альтернативные решения.

  • Рассмотреть вопросы по воспроизводимости и масштабируемости.

Индивидуальный план развития инженера по машинному зрению с ментором

  1. Цели на ближайший период (3-6 месяцев):

    • Основные технические навыки: Освоить работу с новыми библиотеками и фреймворками машинного зрения, такими как OpenCV, TensorFlow, PyTorch, и научиться решать задачи классификации и детекции объектов.

    • Глубокое понимание алгоритмов: Изучить различные алгоритмы для обработки изображений, такие как свертки, гауссовые фильтры, и методы сегментации (например, U-Net).

    • Проектная работа: Завершить 1-2 реальных проекта (например, создание системы для распознавания лиц или объектов в реальном времени).

    • Повышение качества кода: Работать над улучшением качества кода, включая рефакторинг, написание юнит-тестов и использование паттернов проектирования для масштабируемых решений.

  2. Подцели и этапы выполнения:

    • Изучение и применение библиотеки OpenCV:

      • Ожидаемый результат: создание рабочего прототипа системы обработки изображений.

      • Трекеры: Прогресс в освоении функций библиотеки, создание мини-проектов на основе упражнений.

    • Реализация и улучшение алгоритмов машинного зрения:

      • Ожидаемый результат: участие в разработке или улучшении одного из существующих алгоритмов.

      • Трекеры: Чтение актуальных исследований, реализация алгоритмов на практике, тестирование на реальных данных.

    • Проект с реальной задачей:

      • Ожидаемый результат: завершение проекта с минимально жизнеспособным продуктом (MVP).

      • Трекеры: Определение конкретных функциональных блоков, сроки разработки, полученные результаты в ходе тестирования.

  3. Регулярные встречи с ментором:

    • Частота: Раз в две недели.

    • Темы обсуждения:

      • Прогресс по текущим задачам.

      • Проблемы и сложности в обучении или в проектной работе.

      • Рекомендации по улучшению технических навыков и качества кода.

      • Внесение корректировок в план развития в зависимости от достигнутых результатов.

  4. Оценка эффективности и корректировка плана:

    • Месячные отчеты: Написание отчетов о проделанной работе и достижениях.

    • Обратная связь от ментора: Применение конкретных рекомендаций для улучшения слабых сторон.

    • Промежуточные задачи: Достижение определенных целей в проектах, оценка по результатам тестирования и интеграции с другими системами.

  5. Долгосрочные цели (12 месяцев и более):

    • Становление экспертом в области компьютерного зрения: Изучение новых областей, таких как глубокое обучение для обработки видео, реконструкция 3D-изображений и работы с большими данными.

    • Научные публикации: Подготовка материалов для публикации в журналах и конференциях по машинному обучению и компьютерному зрению.

    • Профессиональные навыки: Улучшение навыков общения с коллегами, управление временем и проектами, участие в технических форумах.

  6. Трекеры прогресса:

    • Система отметок: Ведение журнала достижений и трудностей, которые появились на каждом этапе.

    • Прогресс по проектам: Визуализация успешных итераций и результатов тестирования.

    • Обратная связь: Рекомендации от ментора и команды, выявление ключевых проблем и путей их решения.