• Участвовал в разработке и внедрении решений для задач компьютерного зрения в рамках Scrum-команд, активно взаимодействуя с разработчиками, тестировщиками и Product Owner для достижения целей спринта.

  • Работал в Agile-среде, используя подходы Scrum для разработки алгоритмов обработки изображений, при этом регулярно участвовал в ежедневных встречах (Daily Standups), демо и ретроспективах для улучшения процесса.

  • Взаимодействовал с командой для уточнения требований и улучшения производительности решений на основе данных, собранных от пользователей и аналитики, с учетом итеративного подхода.

  • Опыт работы с задачами классификации, детекции объектов и сегментации изображений в рамках спринтов, обеспечивая точное выполнение требований и сроки.

  • Внес вклад в повышение качества моделей компьютерного зрения с помощью итеративных улучшений, тестирования и внедрения новых алгоритмов на каждом этапе спринта.

  • Участвовал в планировании спринтов, определяя приоритеты задач и оценивая трудозатраты для разработки алгоритмов и улучшения производительности решений в области обработки изображений.

  • Использовал методологии Scrum для постоянного улучшения рабочего процесса, включая анализ и доработку моделей машинного обучения на основе результатов предыдущих спринтов.

Запрос на перенос даты собеседования

Уважаемые [ФИО или название компании],

Благодарю за приглашение на собеседование на позицию Специалиста по компьютерному зрению, которое назначено на [дата]. К сожалению, по непредвиденным обстоятельствам я не смогу присутствовать в указанное время.

Буду признателен за возможность переноса собеседования на более позднюю дату. Я готов предложить следующие альтернативные варианты для проведения интервью: [предложите 1-2 варианта дат и времени].

Заранее благодарю за понимание и готов обсудить удобное время для обеих сторон.

С уважением,
[Ваше имя]
[Ваши контактные данные]

Запрос обратной связи после отказа в вакансии

Уважаемые [Имя рекрутера],

Благодарю за возможность пройти собеседование на позицию Специалиста по компьютерному зрению в вашей компании. Хотя я, к сожалению, не был выбран для этой роли, я очень заинтересован в улучшении своих навыков и в дальнейшем развитии в данной области.

Буду признателен, если вы сможете предоставить мне обратную связь по результатам собеседования. Особенно интересно узнать, в каких аспектах моего опыта и знаний есть возможность для роста, а также какие конкретные навыки или компетенции, по вашему мнению, стоило бы развивать для повышения моей конкурентоспособности на рынке труда.

Заранее благодарю за время и внимание, уделенные моему запросу.

С уважением,
[Ваше имя]

Запрос о стажировке для начинающих специалистов по компьютерному зрению

Уважаемые [название компании],

Меня зовут [Ваше имя], и я являюсь начинающим специалистом в области компьютерного зрения. Я заинтересован в стажировке в вашей компании, так как считаю, что ваше предприятие является отличным местом для развития профессиональных навыков и получения практического опыта в этой области.

Я окончил [университет/курсы] по специальности [специальность], где получил фундаментальные знания в области машинного обучения, нейронных сетей и компьютерного зрения. В ходе обучения я приобрел опыт работы с различными библиотеками и инструментами, такими как TensorFlow, OpenCV и PyTorch, а также участвовал в нескольких учебных проектах, связанных с обработкой изображений и видео.

Я уверен, что стажировка в вашей компании позволит мне расширить мои знания и навыки, а также внести вклад в интересные и важные проекты, которые вы реализуете.

Буду признателен за возможность обсудить возможность стажировки в вашем коллективе. Заранее благодарю за внимание к моему запросу.

С уважением,
[Ваше имя]
[Контактная информация]

Ключевые компетенции специалиста по компьютерному зрению

  1. Глубокие знания в области компьютерного зрения
    Владение методами и алгоритмами обработки изображений и видео: сегментация, обнаружение и отслеживание объектов, оптический поток, реконструкция сцены, SLAM.

  2. Опыт работы с глубоким обучением
    Уверенное использование нейросетевых архитектур (CNN, R-CNN, YOLO, U-Net, Transformer-based models) для задач классификации, детекции, сегментации и генерации изображений.

  3. Программирование и оптимизация кода
    Углубленные знания Python и C++ с опытом написания производительного и масштабируемого кода. Использование инструментов профилирования и оптимизации.

  4. Работа с фреймворками и библиотеками
    Опыт работы с TensorFlow, PyTorch, OpenCV, scikit-image, Detectron2, MMDetection. Умение адаптировать и дорабатывать open-source решения под специфические задачи.

  5. Разработка и внедрение моделей в продакшн
    Навыки подготовки пайплайна от предобработки данных до деплоя модели на edge-устройства (TensorRT, ONNX, OpenVINO, NVIDIA Jetson). Опыт контейнеризации (Docker) и использования CI/CD.

  6. Обработка и аугментация данных
    Умение работать с большими наборами данных, сбор и аугментация изображений и видео, разметка с помощью LabelMe, CVAT, Supervisely, Roboflow.

  7. Математическая подготовка и аналитические навыки
    Базовые знания линейной алгебры, статистики, оптимизации, теории вероятностей. Опыт интерпретации результатов моделей и их валидации.

  8. Интеграция с другими системами и API
    Разработка REST API, взаимодействие с backend, навыки работы с базами данных и очередями (PostgreSQL, MongoDB, Redis, Kafka).

  9. Командная работа и управление проектами
    Владение инструментами совместной разработки (Git, GitHub/GitLab, Jira, Confluence), опыт работы в agile-командах, умение вести техническую документацию и проводить код-ревью.

  10. Английский язык и навыки коммуникации
    Чтение технической документации и научных статей, участие в митапах и конференциях, умение чётко формулировать мысли и презентовать результаты работы.

Примеры описаний проектов для портфолио специалиста по компьютерному зрению

  1. Разработка системы обнаружения дефектов на производственной линии с использованием сверточных нейронных сетей. Оптимизация модели для работы в реальном времени и интеграция с существующей автоматизированной системой контроля качества. Работа в команде с инженерами по автоматизации и специалистами по сбору данных.

  2. Создание модели для классификации медицинских изображений с применением трансферного обучения на базе ResNet. Обеспечение высокой точности и стабильности результатов, а также разработка пайплайна предобработки данных. Совместная работа с радиологами и дата-сайентистами для валидации результатов.

  3. Реализация алгоритма трекинга объектов в видео для системы видеонаблюдения с использованием методов оптического потока и YOLOv5. Оптимизация производительности и снижение числа ложных срабатываний. Координация действий с командой разработчиков фронтенда и backend-инженеров.

  4. Разработка системы распознавания жестов рук в режиме реального времени с применением 3D-сенсоров и нейронных сетей. Интеграция решения в пользовательский интерфейс мобильного приложения. Взаимодействие с дизайнерами UX/UI и мобильными разработчиками.