Data Scientist (Computer Vision)

Обзор компании: В Arkose Labs мы поставили своей миссией защиту онлайн-сред для потребителей по всему миру. Будучи лидером в области обнаружения и нейтрализации ботов, что подтверждается наградой от G2 как Лидер 2023 года, мы предлагаем непревзойденные решения в области безопасности, включая первую в отрасли гарантию в 1 миллион долларов против взлома учетных записей и мошенничества при отправке SMS. Наша платформа, работающая на основе ИИ, не только противостоит киберугрозам, но и улучшает взаимодействие с пользователями, благодаря чему мы являемся надежным партнером компаний из списка Fortune 500. Располагаясь в Сан-Матео, штат Калифорния, и имея глобальное присутствие в Лондоне, Коста-Рике, Австралии, Индии и Аргентине, мы посвящены защите предприятий от различных видов киберпреступлений и злоупотреблений.

В качестве дата-сайентиста, специализирующегося на компьютерном зрении, вы будете играть ключевую роль в разработке и поддержке передовых моделей машинного обучения. Работая в команде с техническими художниками и инженерами-программистами, вы будете обеспечивать инновационность и эффективность наших решений.

• Разработка и оптимизация моделей машинного обучения для задач обнаружения объектов и приложений компьютерного зрения.
• Совместная работа с мультидисциплинарными командами для определения требований к проектам и разработки решений.
• Исследование передовых технологий в области машинного обучения и компьютерного зрения.
• Оценка и улучшение производительности моделей с акцентом на точность и эффективность.
• Презентация результатов и прогресса заинтересованным сторонам с обеспечением четкой коммуникации как с техническими, так и с нетехническими аудиториями.

• Продвинутая степень в области компьютерных наук, машинного обучения, искусственного интеллекта или смежных дисциплин.
• Экспертиза в передовых моделях компьютерного зрения, таких как YOLO, FasterRCNN, и на основе трансформеров моделях, например, ViT, BLIP.
• Знание языка программирования Python и фреймворков машинного обучения, таких как TensorFlow, PyTorch или Keras.
• Знакомство с инструментами обработки данных, такими как Pandas и NumPy.
• Сильные аналитические и решающие спос